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LoRA:大语言模型参数高效性微调方法
为解决这一问题，微软研究人员提出了LoRA，即大语言模型的低秩适应，一种高效的参数微调方法。LoRA通过在预训练模型基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，降低了微调成本，同时保持了与全模型微调相近的效果。关于LoRA的开源资源，HuggingFace提供了详细的实现代码和文档，可以供学习者实践。
LoRA，全称低秩适应大语言模型，是一种在NLP领域广泛应用的参数高效微调方法。它通过在预训练模型（如GPT-3或ChatGPT的前身）基础上增加少量可训练的网络层，实现了成本降低的同时保持与全模型微调相近的效果。
LoRA的具体做法是，在预训练模型的权重矩阵旁引入低秩矩阵的乘积作为可训练参数，以模拟参数的变化量。数学上表达为公式1，其中预训练权重为W，可训练参数为U和V，降维矩阵为Q，升维矩阵为K，权重的输入为X，计算的输出为Y。通过这种方式，LoRA能够在保持原模型参数不变的情况下，对模型进行微调。
本文着重介绍LoRa（Low-Rank Adaptation）这一高效的微调技术，它通过在大型预训练语言模型（LLM）的权重矩阵上应用低秩分解，显著减少参数量，降低计算和内存需求，使微调在有限资源下得以高效进行。
大语言模型的部署通常采用预训练与微调的模式。然而，针对众多任务进行微调时，成本会显著增加。低秩适配（LoRA）是一种参数效率高的微调方法，适用于将基础模型适配至多种任务，产生了大量衍生自基础模型的LoRA适配程序。
LoRA：低秩适应大语言模型 1 针对问题 全量参数微调（Fine-tune）面临资源压力，尤其是在大规模预训练模型如 GPT-3（175B）的时代。高效、快速的微调策略显得至关重要。针对这一挑战，LoRA 提出了低秩适配的解决方案，旨在通过优化特定子空间的参数，实现快速、资源高效的微调。
什么是LoRa网关
Lora网关是一种用于LoRaWAN物联网通信网络的设备。以下是 LoRa网关的具体定义 LoRa网关是LoRaWAN网络的核心组成部分之一。LoRaWAN是一种低功耗广域网技术，适用于各种物联网应用场景，如智能城市、工业自动化、智能农业等。
LoRa网关是专为长距离、低功耗无线通信设计的关键设备，特别是在物联网（IoT）应用中发挥着重要作用。根据多年研发经验，以下是选取 LoRa网关时的关键要素，这些因素将直接影响网络的性能和可靠性：首先，关注网关的Web配置界面。
LoRa网关概述：依据用户反馈，本文意在帮助用户说明LoRa网关的介绍及特点，以及应用，LoRa是一种低功耗的广域网通讯技术， LoRa网关 的出现完成了物联网技术中长距离和低功耗的要求，因而LoRa技术被广泛运用到各种各样行业之中。
物联网Lora技术应用有哪些?Lora无线通讯模块有什么优缺点?
首先，Lora的低功耗特性是其一大优势。接收电流仅为10mA，睡眠电流小于200nA，这大大延长了电池的使用寿命，减少了电池供电设备的功耗。其次，Lora的传输距离远，与传统无线技术相比，其在低速空旷条件下的传输距离可达10公里。
Lora无线通信技术采用了低功耗设计，使得节点设备可以长时间运行。其采用了快速唤醒和睡眠机制，以及自适应发射功率控制，进一步降低功耗，延长电池寿命。Lora无线通信技术的抗干扰性能 Lora无线通信技术采用扩频调制方式，具备优秀的抗干扰性能。
抗干扰能力强：LoRa通信技术在频谱利用率和抗干扰性方面相较于传统调制方式具有明显优势。大容量支持：能够同时处理多个设备的通信需求，LoRa模块支持多信道通信。LoRa无线通信模块的应用领域 智能家居：智能插座等，LoRa模块可用于智能家居领域中各种设备的远程监测和控制、如温度传感器。
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