本篇文章给大家谈谈lora局限性，以及局限性什么意思对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
LoRa、Sigfox、Cellular这三种通信技术你pick哪个?
〖壹〗、 首先，LoRa（低功率广域网）设计用于远距离、低比特率通信，适合远程传感器等应用。其工作频率低于1GHz，使用直接序列扩频技术，拥有比WiFi更长的覆盖范围，且干扰较少。LoRa在欧洲的运行频率为863-870MHz，在美国则为915MHz。尽管LoRa是封闭源代码，但用户可以自行建立个人网络。
〖贰〗、 Sigfox：更依赖移动服务商的基站，适用于信号覆盖不足的偏远地区或城市环境。LoRa：由Semtech公司开发，基于扩频技术，带宽通常为125kHz或更高，通过频率调制提高接收灵敏度。频谱利用和干扰：Sigfox：使用较窄的频谱，每条信息传输占用频谱少，可能面临的干扰较少。
〖叁〗、 Lora无线通信技术是由Semtech公司开发的一种低功耗、长距离的无线通信技术，采用扩频调制方式实现高抗干扰性能，并且具备优秀的穿透能力和低功耗特性，适用于广域物联网应用。
〖肆〗、 LoRaWAN是低功耗广域网技术，基于LoRa调制，具备长距离通信及低电量消耗特点，适用于传感器网络等无需高频数据传输场景。技术架构 LoRaWAN架构分为终端节点、网关和网络服务器三层，星状拓扑设计支持数以万计终端节点的处理。关键特性 支持单播、组播和广播三种通信类型，提供不同可靠性的数据传输策略。
〖伍〗、 传输距离可达20公里的LPWAN技术显然能大幅缩减布建成本，只要几个基站就能覆盖大面积的范围；以电池作为电力来源，则省略了布线问题，让传感器的安装步骤更简易。近来 最受关注的LPWAN技术分别是LoRa、Sigfox和NB-IoT，这三种技术具有各自的优势，业主可根据不同领域及使用需求，选取 最适合的通讯技术。
大模型微调新技术-MoRA
〖壹〗、 在五个任务上，MoRA进行了全面评估，包括指令调优、数学推理、持续预训练、记忆和预训练，结果显示MoRA在记忆密集型任务上优于LoRA，并在其他任务上取得了可比性能。本文首先介绍了参数高效微调（PEFT）技术在大型语言模型适应特定下游任务时的流行应用，特别是LoRA方法。
〖贰〗、 提升游戏体验：红魔9 Pro首次引入AI大模型技术，参数量达到130亿，语料量为6000亿，可在游戏过程中为用户提供攻略和帮助，极大提升了游戏体验。智能助手功能增强：AI大模型还增强了智能助手MORA的功能性，为玩家在游戏过程中提供了更多的便利性和互动性。
〖叁〗、 MORA 设备以与神经冲动被举办入ECG 或EEG 设备相似的方式， 通过电极和缆绳， 然后让波形自病人输入， 经过处理后， 再输回病人。 并且使用特殊电极来针对病人皮肤区域或痛点， 来进行病灶治疗。MORA 设备甚而能通过生物滤波器， 侦测个人体内微磁性资讯质谱， 来及时提供最有利的个人化治疗。
lora这种微调方法和全参数比起来有什么劣势吗?
〖壹〗、 Lora微调方法在轻量化和低资源利用方面具有显著优势，但其模型参数量有限，通常在百万到千万级别。这导致其在效果上可能不如全参数微调方法。在扩散模型中，Lora可能感知效果不如预期，而在大型语言模型（LLM）上，差距可能更加明显。为了改进这一局限性，一种称为quantized Lora（qlora）的技术被推荐。
〖贰〗、 优势 高效：LoRA 仅需优化部分参数矩阵，显著减少了微调的成本和资源消耗。 快速：相比全量参数微调，LoRA 的微调过程更加迅速，能够更快地适应特定任务。 资源节约：LoRA 降低了对计算资源和存储资源的需求，使得大模型微调更加可行。
〖叁〗、 (4) 优势显著减少可训练参数量，保持与全参数微调相当的性能，降低内存需求。(5) 缺点可能受限于任务特定的性能提升，适应复杂任务的能力需进一步验证。
物联网中的底层通讯技术——扩频和超窄带对比
大多数LPWAN技术使用两种主要的替代方法来支持物理层通信：超窄带（UNB）和扩频（SS）。UNB（超窄带）技术和SS（扩频）技术 UNB技术采用超窄频谱信道，其特征是相邻子载波可以正交，有效避免子载波之间的干扰。UNB技术通过窄带调制，实现简单的信号处理和低成本的收发器设计。
其次，Sigfox作为一家法国公司，专注于构建远程、低功耗物联网无线网络。其运行频率在欧洲约为868MHz，在美国为902MHz。Sigfox采用“超窄带”技术，通信带宽仅为100Hz。在有效负载中，上传比较多 可包含12个字节，下载则比较多 8个字节。与LoRa不同，Sigfox不提供私人基站供个人使用，可能在某些地区无法提供服务。
LoRa产业链成熟比NB-IoT早，针对物联网快速发展的业务需求和技术空窗期，部分运营商选取 部署LoRa，作为蜂窝物联网的补充，如Orange， SKT， KPN， Swisscom等。SigfoxSigfox兴起于法国的Sigfox公司以超窄带(UNB，Ultra Narrow Band)技术建设物联网设备专用的无线网络。
无线传感器通信依赖多种无线标准，包括蜂窝技术、WiFi、低功耗蓝牙（BLE）与Zigbee。其中，LPWAN技术正在兴起，为无线传感器网络提供更高效、低成本的解决方案。LoRa、Sigfox与NB-IoT是当前领先的LPWAN技术。
m-LoRA:如何在单GPU上高效微调数十个大语言模型
通过系列微调实验，m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面表现出显著优势，超越了现有方法。m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面的性能优化得到了验证，尤其是在NVIDIA A100 80GB GPU上训练多个LLaMA-7B模型时，实现了GPU内存使用节约53%的显著效果。
使用LoRA的步骤包括克隆仓库、安装依赖、微调模型，甚至可以自己训练一个像ChatGPT的模型。训练过程中，注意数据的准备，如alpaca_data.json，以及指令精调阶段的超参数设置。此外，还需将LoRA权重与基础模型合并以便于在不同项目中应用，如HuggingFace格式导出和PyTorch state_dicts的处理。
高效微调：使用LoRA技术微调LLM非常直接，可以视为对全连接层的前向传递进行修正。这种方法有效减少了参数量，同时保持了模型的灵活性和适应性。实践效果优越：LoRA技术在多个任务上显示出优于其他微调方法的性能，特别是在模型大小与计算效率之间找到了良好的平衡。
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。
LoRa是一种高效的微调技术，适用于在大型预训练语言模型上进行参数微调。以下是关于LoRa高效参数微调的详细解技术原理：LoRa通过在大型预训练语言模型的权重矩阵上应用低秩分解，显著减少参数量。它将权重矩阵W分解为W0 + BA的形式，其中W0保持不变，A和B成为可训练参数，从而降低了计算和内存需求。
LlaMa2 + QLoRA微调案例的要点如下：微调背景：大型语言模型如LlaMa2是在广泛文本语料库上预先训练的，能够预测序列中的下一个词标，但不直接回应指令。指令调整使模型与人类期望一致。QLoRA技术：在本案例中，采用参数高效微调中的QLoRA技术进行微调。
QLoRA:量化LLM的高效微调策略与实践
QLoRA通过4位量化技术，将LLM的内存需求显著降低，同时借助低秩适配器（LoRA）进行微调，保持了模型的精度和速度。其创新之处在于，即使在单个48GB GPU上，也能处理650亿参数的模型，并实现16位微调任务的性能。例如，Guanaco模型家族在Vicuna基准上表现优异，只需24小时的微调就接近了ChatGPT的93%水平。
全参调整：对整个模型的所有参数进行调整。部分冻结参数调整：冻结部分参数，仅对部分参数进行调整。LoRA：通过引入额外的低秩参数来提高模型对特定任务的适应性，降低了资源消耗。QLoRA：LoRA的量化版本，进一步减少了资源需求。
QLoRA结合模型量化技术与LoRA参数微调策略，允许在有限内存（如48GB GPU内存）上对大型模型（如65B参数）进行微调。QLoRA采用的量化方法集成于bitsandbytes库，成为Transformers模型量化的官方实现。自2023年7月14日以来，采用QLoRA微调的Guanaco模型在多个任务上表现出色，在Open LLM Leaderboard上排名第二。
lora局限性的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于局限性什么意思、lora局限性的信息别忘了在本站进行查找喔。
