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LORA：大模型轻量级微调 - 知乎 - 知乎专栏
基于大模型的内在低秩特性，增加旁路矩阵来模拟全参数微调，LoRA 通过简单有效的方案来达成轻量微调的目的。 它的应用自不必提，可以将现在的各种大模型通过轻量微调变成各个不同领域的专业模型。
【微调实践】大语言模型LoRA微调细节全解析 - CSDN博客
在本文中，我们将选取目前大语言模型热点任务——代码生成，结合 StarCoder 模型微调实践介绍高效微调方法——LoRA。 2 LoRA 微调原理 论文：LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
大模型高效微调-LoRA原理详解和训练过程深入分析 - LeonYi - 博客园
LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs)，即LLMs的低秩适应，是参数高效微调最常用的方法。 LoRA的本质就是用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所得的增量参数，从而达到使用更少显存占用的高效微调。 1 1 问题定义 LoRA与训练目标是解耦的，但本文设定就是语言模型建模。
从原理到调参，小白也能读懂的大模型微调LoRA，不懂线性代数也没问题-AI. x-AIGC专属社区-51CTO. COM
LoRA是一种高效的大模型微调技术，它通过低秩矩阵分解显著地减少了参数量和计算资源的需求，同时又能保持接近全模型微调的性能。 在接下来的文章中，我们将从实战角度出发，借由Llama-Factory来进行模型微调。
大模型微调-LoRA原理+代码详细解读 - 知乎 - 知乎专栏
LoRA微调主要原理就是在原始权重基础上叠加一个新的权重，来适应下游任务，新的权重采用低秩可训练矩阵，所以使得LoRA微调效率高。 该微调方法仅需调用两个API即可实现：1）freeze_delta冻结原有权重；2）LoRADense添加LoRA权重部分。
一文读懂：LoRA实现大模型LLM微调 - 阿里云开发者社区
本文详细介绍了大型语言模型（LLM）的结构、参数量、显存占用、存储需求以及微调过程中的关键技术点，包括Prompt工程、数据构造、LoRA微调方法等。 阿里云开发者
【2025】LoRA + MoE，大模型微调新范式，（非常详细）从零基础到精通，精通收藏这篇就够了！
由于大模型全量微调时的显存占用过大，LoRA、Adapter、IA 这些参数高效微调（Parameter-Efficient Tuning，简称 PEFT）方法便成为了资源有限的机构和研究者微调大模型的标配。PEFT 方法的总体思路是冻结住大模型的主干参数，引入一小部分可训练的参数作为适配模块
使用 LoRA 进行 Stable Diffusion 的高效参数微调 - Hugging Face
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。
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2005-2009
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