PEFT参数高效微调

大模型微调是让通用模型适配垂直业务的主要手段，LoRA（低秩适配）是当前性价比最高的微调方案。相比全量微调，LoRA只训练注入的少量低秩矩阵，参数量通常只占模型总量的0.1%-1%…

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种参数高效微调方法，通过在预训练模型权重旁注入低秩矩阵实现轻量化适配。相比全量微调，LoRA可将可训练参数量降低至原模型的0.…

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种参数高效微调方法，通过在预训练模型权重旁注入低秩矩阵实现轻量化适配。相比全量微调，LoRA可将可训练参数量降低至原模型的0.…