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本文作者提出了LORA低资源训练方法,让普通玩家有了微调大模型的可能。 更重要的是作者用大量实验和理论分析为我们讲解LORA微调背后的原理,让我们能够更加容易掌握和理解LORA微调过程。 How lora matches full training performance more broadly than expected. 相信不少已经上手大模型微调的朋友,这两年或多或少都听说过 LoRA。在大家的印象里,LoRA就是体积小、训练快,甚至几年前的老显卡都能跑。那么LoRA究竟是什么?为什么能做到这样?今天我们就用6个问题从底层彻底搞…

Lora Cross as UltraGirl – The Adventures of UltraGirl

本文深入解析大语言模型微调中的关键技术——低秩自适应(LoRA)。通过分析全参数微调的计算瓶颈,详细阐述LoRA的数学原理、实现机制和优势特点。文章包含完整的PyTorch实现代码、性能对比实验以及实际应用场景,为开发者提供高效微调大模型的实践指南。 LoRaWAN协议概述LoRaWAN(Long Range Wide Area Network)是基于LoRa物理层的低功耗广域网通信协议,由LoRa联盟制定,专为物联网设计。 以下是一个LoRA模型详解分析,从下图可以看到,该模型只有144MB,相比SD模型至少2GB起步,LORA确实算得上是小模型,非常适合硬件资源受限的用户。

最近在用LoRA微调一些开源大模型,在学习LoRA时,发现大部分文章只是对起理论做了解释,但是具体到代码的实现却少得可怜。 作为一名实践主义者,遂想把其底层实现细节,用文章的方式记录下来,即是方便以后复习,也供网上读者参考。

LoRa(Long Range)通信是一种能跑得远、耗能低、成本还不高的无线通信技术。 它不是用来传输高清视频的,而是用来解决“远、慢、省”的物联网需求,比如环境监测、农业传感器、智能抄表等。 LoRA 允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵,来间接训练神经网络中的一些密集层,同时保持预先训练的权重不变。 步骤5:部署个性化模型 训练完成后,你会得到一个小小的LoRA文件(通常只有几十MB),可以随时加载到原始模型上使用。 八、LoRA的未来:个性化AI的无限可能 多模态LoRA:不只是文字,还有图像和语音 未来的LoRA不仅能处理文本,还能同时处理图像、音频、视频。

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