JULIE WILLIAMSBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	JULIE WILLIAMS
Company Title:	J Williams Photography
Company Description:
Keywords to Search:	j williams photography, children, williams, jwilliams, photography, photo, white house, nashville, tennessee, portrait, wedding
Company Address:	6617 Ivystone Drive,JACKSON SPRINGS,NC,USA
ZIP Code: Postal Code:	27281
Telephone Number:	3364562259 (+1-336-456-2259)
Fax Number:
Website:	jwilliamsphotography. com
Email:
USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	7221
USA SIC Description:	Photography
Number of Employees:
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Company Directories & Business Directories

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Company News:

大模型LoRA微调：寻找合适的lora_rank、lora_alpha - 知乎
LoRA（Low - Rank Adaptation）简介LoRA是一种模型高效微调的技术。它通过在原始模型的基础上添加少量可训练的参数来适应特定任务，而不是对整个大型模型进行重新训练，从而大大减少了计算资源和存储需求。
LoRA关键超参数：LoRA_rank（通常简称为 rank` 或 r）和 . . .
LoRA (Low-Rank Adaptation) 中的两个关键超参数： LoRA_rank （通常简称为 rank 或 r）和 LoRA_alpha （通常简称为 alpha）。 LoRA 的核心思想是，在对大型预训练模型（如 LLM 或 Stable Diffusion）进行微调时，我们不需要更新模型的所有权重。
你应该懂的AI大模型（十一）之 LoRA - BricheersZ - 博客园
含义：LoRA 用两个低秩矩阵 (A 和 B) 来近似权重更新，秩就是这两个矩阵的秩 (r)。作用：秩越小，可训练参数越少，计算开销越低；秩越大，模型表达能力越强，但参数量和计算量也会增加。
【大模型后训练专题】 QLoRA微调原理及实战项目-腾讯云 . . .
QLoRA技术通过4bit量化基座模型结合全精度LoRA适配器，实现显存占用大幅降低且精度无损。采用NF4定制量化格式优化权重分布，配合Double Quantization二次压缩技术，显著提升存储效率。文章详解QLoRA原理、工程配置及CLIP图文检索微调实战，助力大模型高效微调。
LoRA 原理和 PyTorch 代码实现 | chaofa用代码打点酱油
LoRA 有很多的优点，节约显存，训练快，效果损失较小（相对于全参数微调），推理的时候不增加耗时，可以做一个插入式组件使用。
LoRA2: Multi-scale low-rank approximations for fine-tuning large . . .
We propose a multi-scale low-rank approximation named LoRA 2, an innovative approach for efficiently fine-tuning large pretrained language models Building on the basis of SVD, we train LoRAs at multiple scales on mutually orthogonal planes
大模型LoRA微调的缩放因子因小失大了吗 - 知乎
原生LoRA的公式中有一项缩放因子，是将适配器除以秩，方式过于激进，导致学习不稳定，性能不佳，本文证明缩放因子应该改为除以秩的平方根。
配置不同的学习率，LoRA还能再涨一点？ - 科学空间 . . .
这篇文章我们来学习LoRA的一个新结论：给LoRA的两个矩阵分配不同的学习率，LoRA的效果还能进一步提升。该结论出自最近的论文《LoRA+: Efficient Low Rank Adaptation of Large Models》（下称“LoRA+”）。
LoRA 低秩适配 - Hugging Face
LoRA（大语言模型的低秩适配）是一种轻量级训练技术，能显著减少可训练参数量。其原理是通过向模型注入少量新权重参数，仅训练这些新增参数。
Lora理解 QLoRA_lora scale-CSDN博客
LoRA要求 A 或者 B其中之一必须使用零矩阵进行初始化，这样当数据第一次通过网络时，它和预训练的结果是一致的，这样便保证了模型在初始阶段便有一个不错的效果。