本篇文章给大家谈谈lora微调的本质是否是在原有网络层数上额外加1到n层，以及微调包括对应的知识点，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。
〖叁〗、 LoRA、QLoRA和模型量化是三种用于优化大型预训练语言模型的技术，它们在原理、优势和适用场景上各有不同。以下是具体介绍：LoRA定义：Low-Rank Adaptation，一种轻量级微调方法，通过引入低秩矩阵修改模型参数，减少计算量。
90道算法工程师面试题目汇总!
〖壹〗、 算法工程师优化产品方法 数据层面：收集更多高质量数据，标注关键样本。 模型层面：尝试更先进的模型(如Transformer替代LSTM)，优化超参数。 工程层面：优化推理速度(如模型量化、剪枝)，降低延迟。 业务层面：与产品经理沟通需求，聚焦核心指标(如点击率、转化率)。
〖贰〗、 永不过期：对热点数据不设置过期时间，通过后台任务定期刷新。算法题：LC322 零钱兑换（考察动态规划能力）问题描述给定不同面额的硬币和一个总金额，计算可以凑成总金额的最少硬币数，若无法凑出则返回-1。解题思路动态规划：定义dp[i]为凑成金额i的最少硬币数，初始条件dp[0]=0，其余为无穷大。
〖叁〗、 招聘对象与岗位招聘对象：2024届本科、硕士毕业生，毕业时间为2023年10月-2024年9月（以毕业证时间为准）。招聘岗位：技术方向：算法工程师、软件开发工程师、安全工程师、数据分析工程师、技术项目经理等。综合方向：以toC/toB/toG业务岗位为主，涉及市场、运营、产品等职能。
〖肆〗、 算法工程师方向（硕士及以上）：NLP算法：文本挖掘、知识图谱建模。三维重建算法：图像处理、点云拼接、立体视觉算法。深度学习算法：强化学习模型优化与新算法研发。PolSAR算法：极化SAR数据处理算法开发。数学算法：遥感、规划优化、几何拓扑算法研究。GIS算法：GIS需求分析、算法实现与维护。
〖伍〗、 程序员刷题app有哪些程序员刷题app有如下这些：csdn：简介：超200万用户都在用的编程学习App。慕课网课程app：简介：慕课网（imooc.com）是专业IT技能在线学习、公开课平台，开发工程师自学必备网站。
〖陆〗、 H5活动页面兼容性提升90%，用户参与度提升60%。 小程序加载速度提升40%，用户体验满意度提升50%。 APP响应速度提升20%，稳定性提升15%。
LORA系列大模型微调方法
〖壹〗、 在使用peft库进行LoRA微调时，lora_alpha参数在LoraConfig中设置，其作用是控制LORA部分的输出与主干网络输出的权重。实际计算中，lora部分的计算结果与主干网络的输出相加时，会乘以一个系数alpha，即公式(2)和(3)中的α。通过以上方法，LoRA实现了在保持模型性能的同时，显著降低了微调过程的计算和内存需求，为大规模模型的快速适应提供了有效策略。
〖贰〗、 兼容性强：LoRA与许多现有方法兼容，可以与它们结合使用，如前缀调整等。这增加了LoRA的适用性和灵活性。LoRA微调的效果 相比于P-Tuning、Adapter等方法，LoRA在大模型和小模型上的微调效果均具有竞争力。
〖叁〗、 模型压缩：微调完成后，LoRA的低秩矩阵可合并到原始权重中，生成紧凑的推理模型。例如，合并后的模型大小仅比原始模型增加约0.5%-2%，但性能接近全量微调。综上，LoRA通过低秩分解实现了参数、计算和内存的高效利用，同时兼顾了模型性能与灵活性，成为资源受限场景下大型模型微调的首选方法之一。
lora微调的本质是否是在原有网络层数上额外加1到n层的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于微调包括、lora微调的本质是否是在原有网络层数上额外加1到n层的信息别忘了在本站进行查找喔。
