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LoRA：大型语言模型（LLMs）的低秩适应；低秩调整、矩阵的低秩与高秩

🕗 发布于 2024-11-07 08:33 人工智能  python  机器学习  

目录

LoRA：大型语言模型（LLMs）的低秩适应

一、LoRA的基本原理

二、LoRA的举例说明

三、LoRA的优势

低秩调整、矩阵的低秩与高秩

一、低秩调整（LoRA）

二、矩阵的低秩

三、矩阵的高秩

LoRA：大型语言模型（LLMs）的低秩适应

LoRA（Low-Rank Adaptation of LLMs），即大型语言模型（LLMs）的低秩适应，是一种高效的微调技术。它通过向模型中添加少量可训练参数（以低秩矩阵的形式），同时保持原始模型参数不变，实现了对LLM的快速定制化。以下是对LoRA的详细举例说明：


原文地址：https://blog.csdn.net/qq_38998213/article/details/143581229

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