本篇文章给大家谈谈lora技术基本原理，以及论述lora技术的特点和主要应用?对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA
〖壹〗、 通过实验发现，LoRA在只训练极少量参数的前提下，最终在性能上能和全量微调匹配，甚至在某些任务上优于全量微调。AdaLoRA背景 在NLP领域，对下游任务进行大型预训练语言模型的微调已成为一种重要做法。
〖贰〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型（如大型语言模型LLMs）的高效微调技术。其核心思想是通过引入少量可训练的参数来调整预训练模型的行为，而无需重新训练整个模型，从而显著降低训练所需的计算资源和时间。
〖叁〗、 LoRA的基本原理模型权重表示：在大模型中，模型权重通常被表示为一个大矩阵，例如一个1000×1000维的矩阵$W_0$。全量微调意味着要优化这个整个矩阵，使其适应下游任务的需求。然而，这涉及到数百万个参数的调整，复杂度极高。
〖肆〗、 AdaLORA是对LORA的一种改进，它通过基于下游任务动态分配秩rk的方法，为重要的参数模块分配更多的可微调参数，从而提高了模型的微调效果。AdaLORA的SVD形式参数更新和基于重要程度的参数分配两个模块共同协作，实现了高效且精准的微调。
〖伍〗、 QLoRAQLoRA进一步降低了微调需要的显存。它将模型本身用4bit加载，训练时把数值反量化到bf16后进行训练。由于LoRA可以锁定原模型参数不参与训练，只训练少量LoRA参数，因此QLoRA大大减少了训练所需的显存。LoRA+LoRA+通过为矩阵A和B引入不同的学习率，使LoRA适配器的训练更加高效。
使用LORA技术微调大模型的技巧
〖壹〗、 综上所述，使用LORA技术微调大模型时，需要理解其基本原理、选取 合适的应用层、平衡超参数、注意实验的一致性和可重复性。通过这些技巧，可以高效地微调大语言模型，以适应不同的应用场景和需求。
〖贰〗、 综上所述，LoRA技术是一种高效、实用的大型预训练模型微调方法，能够在不牺牲模型性能的前提下，大幅度减少训练参数和显存使用量。这使得LoRA技术成为小显存环境下进行大模型微调的理想选取 。
〖叁〗、 评估：在验证集上评估微调后的模型性能，并根据需要进行超参数调整。LoRA的应用场景 LoRA技术特别适用于那些需要快速适应新任务或领域，但又不想重新训练整个大型预训练模型的场景。
LoRa技术是怎样实现定位的
LoRa技术是通过到达时间差（TDOA）来实现定位的。以下是关于LoRa定位技术的详细解释：LoRa技术概述LoRa是LPWAN（低功耗广域网）通信技术中的一种，由美国Semtech公司推广。它基于扩频技术，为用户提供远距离、低功耗的无线通信手段。
LoRa定位器利用LoRa技术的低功耗广域网（LPWAN）通信特性，实现了对目标物体的远程、低功耗定位。LoRa技术专为物联网应用设计，能够在城市环境中实现几公里的通信距离，在开阔区域中甚至可以达到十几公里。
LoRa技术如何实现智能水务LoRa技术定义：LoRa是一种低功耗广域网（LPWAN）通信技术，通过长距离、低功耗的无线传输，实现设备与基站间的稳定数据交互。在智能水务中，LoRa基站作为核心节点，连接小区内所有水表，形成覆盖范围广、信号稳定的物联网。
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