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如何给企业做网站推广,做网站建设的网站,百度seo培训课程,视频剪辑制作简介 LORA(低秩适应)是一种大模型轻量微调方法#xff0c;通过添加可训练的低秩矩阵模块#xff0c;使模型在不修改原始参数的情况下学习新任务。其优势在于计算资源需求低、性能接近全量微调、模块小巧且部署灵活。适用于大语言模型适配、扩散模型风格定制和边端设备部署等…简介LORA(低秩适应)是一种大模型轻量微调方法通过添加可训练的低秩矩阵模块使模型在不修改原始参数的情况下学习新任务。其优势在于计算资源需求低、性能接近全量微调、模块小巧且部署灵活。适用于大语言模型适配、扩散模型风格定制和边端设备部署等场景是程序员提升大模型应用效率的理想选择。一、什么是“LORA”?专业解释LORA(Low-Rank Adaptation低秩适应)是一种模型的轻量微调方法通过向模型的部分层添加可训练的低秩矩阵模块实现模型在特定任务上的能力调整同时保持原模型参数不变。通俗解释LORA 是一种给大模型“加外挂”的方法让我们在不修改原始模型的情况下用极少的额外参数就能让模型学会新任务。比喻理解把大模型比作一套西装LORA就像是在西装外面加了一块贴身口袋不用重新缝制整件衣服就能增加一个实用的新功能。背景补充LORA 由微软研究员 Edward J.Hu 等人在2021年提出原论文为《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large LanguageModels》二、为什么要用“LORA”?1计算资源需求低只需训练极少量参数显著降低显存和计算开销。训练速度更快甚至在消费级显卡上也能完成微调。2 性能接近全量参数微调通过插入的低秩矩阵LORA 能有效捕捉任务相关特征。在大多数 NLP 和生成任务中其性能与全量微调相近。3 模块小巧部署灵活即插即用LORA 微调产生的模块通常仅几十到几百 MB便于存储、分享与快速切换。它与原始大模型解耦推理时加载目标 LORA 模块即可无需改动底座模型真正实现“即插即用”。左图表示的“全量微调”的参数量为: d*d右图表示的LORA微调的参数量为: 2*r*d后者远远小于前者。(rd)三、“LORA”的原理LORA 的核心思想是: 在不修改模型参数的情况下通过添加一个额外的可训练模块对模型行为进行小范围、有针对性的调整。LORA 的工作机制包括两个核心阶段微调阶段: 仅对低秩矩阵进行参数调整在大模型中像注意力层的权重矩阵通常规模很大。如果直接对这些矩阵进行微调不仅计算开销大还容易破坏原有能力。LORA 的做法是:这种“低秩矩阵分解”的方式本质上是用更少的参数去近似建模一个复杂变换。推理阶段: 在计算时叠加 LORA 模块在推理过程中模型的行为是这样的:这样一来模型的核心结构不变仍然使用原始训练好的参数。LORA 模块则在不干扰主干的前提下对最终输出产生影响。整体就像给模型“加了一个外接调节器”使其在推理时输出更加贴合任务需求。四、“LORA”的典型应用场景1大语言模型(LLM): 通过 LORA 微调适配具体任务(如旅行助手、代码生成)无需改动原始基座模型。2 扩散模型: 利用 LORA 定制化生成不同风格的图片(如艺术、写实、赛博朋克风格)。3边端设备: 只需部署一个基座模型结合多个 LORA 动态加载切换即可适配不同推理任务降低资源开销。五、如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】