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Lora无线技术原理及优缺点
〖壹〗、 LoRa无线技术缺点： 数据传输速率：虽然LoRa技术适用于发送和接收少量数据的应用，但其数据传输速率相对较低，不适合大量数据传输。 带宽占用：使用高扩频因子会增加无线电频谱的占用，可能在一定程度上影响频谱资源的有效利用。
〖贰〗、 lora无线技术的优缺点lora无线模块的优点传输距离远lora无线模块在市面上收欢迎最主要的原因之一，就是在同等功率下的条件下，lora无线模块传输距离都会超过其他系列的无线模块。
〖叁〗、 LoRa技术具有远距离、低功耗（电池寿命长）、多节点、低成本的特性。
〖肆〗、 LoRa基于扩频技术，抗干扰能力强。LoRa所能达到的接收灵敏度从理论上提供了高可靠通信的可能性。LoRa的接收灵敏度明显优于ZigBee的接收灵敏度。如引言所提到，近来 智能家居亟待优化的可靠性问题，LoRa是一个非常好的选取 。
〖伍〗、 LoRa的一大特点是在同样功耗下比其它无线方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一，LoRa网络主要由基站（也可以是网关）、服务器、LoRa终端和物联网云四部分组成，其特点是应用端和服务器端数据双向传递。
大模型微调技术LoRA
〖壹〗、 LoRA是一种针对大型预训练模型的微调技术，全称为LowRank Adaptation。其核心特点与原理如下：核心理念：引入少量可训练参数来调整预训练模型的行为。无需重新训练整个模型，显著减少计算资源和时间需求。技术原理：在原始权重矩阵W旁边添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
〖贰〗、 独特LoRA微调技术：鸭嘴兽70B模型采用了LoRA微调和PEFT技术。这种方法保留了预训练权重，降低了可训练参数的数量，从而节省了时间和成本。此外，研究团队特别关注非注意力模块的优化，发现针对这些模块的微调比传统注意力模块更为高效。这种微调策略有助于模型在整体性能和特定领域表现上取得平衡。
〖叁〗、 广泛适用性：LoRA技术可以有效应用于LLaMA等大型语言模型，实现快速微调，同时保持模型的高性能和资源效率。这使得LLM的定制和应用更加广泛和经济。综上所述，LoRA技术为高效微调大型语言模型提供了有力工具，使得调教LLaMA类大模型变得更加容易和高效。
LoRa开启物联网新时代-ASR6500S、ASR6501/650〖贰〗、 ASR650〖伍〗、 ASR6601_百度...
ASR6500S、ASR6501/650ASR650ASR6601：这些是阿里云与ASR公司合作推出的业界最小尺寸的LoRa芯片系列。这些芯片采用了LoRa技术，具有自主调制技术，由Semtech公司独有。
ASR6601 SoC，作为中国首颗集成LoRa技术的低功耗广域网络系统级芯片（SoC），配备超低功耗收发机。该收发机不仅支持LoRa调制方式，还兼容FSK、MSK收发和BPSK发射。在3V电源下，可实现最大22dBm输出功率，通过高功率PA。
ASR6601芯片，作为国内首款支持LORA的低功耗广域网络系统级芯片（SoC），在设计上集成了超低功耗收发机。该收发机不仅支持LoRa调制方式，同时兼容FSK收发、MSK收发和BPSK发射等不同通信模式。在3V供电条件下，比较高 可达22dBM的发射功率，展现出强大的通信能力。
ASR翱捷的LoRa系列芯片中，ASR6601作为首款集成LoRa功能的LPWAN SoC，其亮点在于其超低功耗的收发机，支持LoRa、FSK、MSK和BPSK等多种调制方式。在3V供电下，借助高功率PA，最大可输出22dBM的功率。与ASR650x系列（如ASR6501/02的CYPRESS内核与ASR5505的STM8SL内核）相比，ASR6601采用了ARM M4架构。
如何通俗地解释LoRa技术
LoRa技术是一种远距离、低功耗的无线通信技术，特别适用于物联网应用。以下是通俗解释：远距离通信：LoRa技术能够在较远的距离上进行数据传输，这使得它非常适合用于水表、电表等需要远程监控的设备。
LoRa技术，以其卓越的远距离通信能力和低功耗特性，在水表和电表等物联网应用中展现出了独特魅力。特别是Class A和Class C两种工作模式，它们各有特点，满足了不同场景的需求。Class A模式/，如Rx1和Rx2，采用双向通信设计。
Lora：LoRa是LPWAN通信技术中的一种，是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。这一方案改变了以往关于传输距离与功耗的折衷考虑方式，为用户提供一种简单的能实现远距离、长电池寿命、大容量的系统，进而扩展传感网络。近来 ，LoRa主要在全球免费频段运行，包括4386915MHz等。
从参数规模的角度，大模型的微调分成两条技术路线：一条是对全量的参数，进行全量的训练，这条路径叫全量微调FFT(Full Fine Tuning)。一条是只对部分的参数进行训练，这条路径叫PEFT(Parameter-Efficient Fine Tuning)。
微调方法多样，包括监督式微调SFT、基于人类反馈的强化学习微调RLHF和基于AI反馈的强化学习微调RLAIF。PEFT技术如Prompt Tuning、Prefix Tuning和LoRA，分别通过调整特定Token、添加前缀和低维模型来提升微调效果，同时保持基座模型不变。QLoRA在LoRA基础上进一步量化参数，实现成本大幅降低。
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