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公司的网站做备案我是网站负责人如果离职以后要不要负法律责任,crm软件,网站建设维护培训,编程python大模型微调通常发生在预训练模型完成之后#xff0c;通过在特定任务或领域数据上进行再训练#xff0c;使模型具备特定的下游任务能力或注入领域知识。然而#xff0c;由于大规模语言模型参数量巨大#xff0c;全量微调需要显著的计算资源和存储开销#xff0c;在多任务或…大模型微调通常发生在预训练模型完成之后通过在特定任务或领域数据上进行再训练使模型具备特定的下游任务能力或注入领域知识。然而由于大规模语言模型参数量巨大全量微调需要显著的计算资源和存储开销在多任务或多场景设置下成本较高且模型参数难以复用。因此近年来提出了多种参数高效微调方法其中 LoRA 是一种代表性方法。LoRALow-Rank Adaptation of Large Language Models并不直接改变预训练模型参数的秩而是对模型参数更新施加低秩约束。具体而言在 LoRA 微调过程中预训练模型的原始参数被冻结仅在模型中的线性层上引入可训练的低秩适配模块。对于一个权重矩阵W∈Rm×n 的线性层LoRA 将其参数更新表示为一个低秩矩阵ΔWBA,其中 A∈Rr×nB∈Rm×r且r≪min(m,n)。在训练过程中仅优化 A 和 B而原始权重W 保持不变。模型的实际权重为W′W(r\α)​BA,其中 α 为缩放系数。通过这种方式LoRA 在显著减少可训练参数数量和计算开销的同时能够在较大程度上保持模型的原有能力并实现有效的任务适配。