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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。
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。
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。
张量并行策略为批量LoRA推断设计，支持大型Transformer模型的多GPU推断。评估结果表明，S-LoRA在单个或多个GPU上为数千个LoRA适配器提供服务，开销很小。
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。
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。
当我体验了B612的AI写真后,感叹妙鸭的成功确实是不无道理的..._百度知...
〖壹〗、 对比B612，虽然起势较早，但最终被妙鸭相机超越，AI写真领域核心痛点在于生成与用户高度相似的图像。妙鸭相机的成功证明，深入理解用户需求，专注于细分市场，是AI赛道走向成功的关键。
〖贰〗、 本书的主人公是来自外星球的小王子。书中以一位飞行员作为故事叙述者，讲述了小王子从自己星球出发前往地球的过程中，所经历的各种历险。作者以小王子的孩子式的眼光，透视出成人的空虚、盲目，愚妄和死板教条，用浅显天真的语言写出了人类的孤独寂寞、没有根基随风流浪的命运。
大模型微调新技术-MoRA
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。
mora英音： [m：r] 美音： [m：r]，名词：猜拳。复数： morae，moras。
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。
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。
红魔9 Pro系列新旗舰游戏手机正式发布，搭载第三代骁龙8，配备屏下摄像技术的京东方Q9+全面屏和6500mAh电池。首次引入AI大模型技术，提升游戏体验。中兴通讯终端事业部总裁倪飞认为，AIGC相关技术未来可能对智能手机产业产生巨大影响，应用将涉及生成游戏、AI协同陪伴和AI虚拟人电竞训练师等方面。
[论文尝鲜]GLoRA-泛化LoRA搞peft
泛化LoRA（GLoRA）是2023年6月在arxiv上发表的一项研究，旨在提升通用的参数微调能力。该论文提出了一种新颖的框架，显著增强低秩自适应方法，适用于迁移学习、少样本学习和领域泛化任务。GLoRA的核心在于为权重和激活增加维度以适应新任务。
使用 PEFT 和 LoRa 技术微调 LLM 的指南 PromptTuning 原理：PromptTuning通过在输入中添加可学习的提示，引导模型生成符合期望的输出。这种方法不需要调整模型的所有参数，仅通过优化提示来表示新任务。 优势：提高了模型对新任务的适应性，同时减少了训练参数和计算成本。
总结来说，PEFT技术为大模型微调提供了高效且资源友好的解决方案，通过微调少量额外参数，实现了与全参数微调相当的性能。LoRA和QLoRA成为首选，而其他方法如Adapter和P-Tuning系列则根据特定任务和应用场景有所不同。这些方法的创新和优化，展现了AI技术在适应性和效率上的持续进步。
PEFT技术包括适配器（Adapters）、LoRA（低秩适应）等策略，旨在减少可训练参数数量，提高微调效率。适配器通过在现有架构上添加额外层并仅微调这些层来实现这一目标。LoRA策略则通过修改权重训练和更新方式，利用预训练模型的权重表示的低秩特性，实现微调的高效化。
论文链接：arxiv.org/abs/240172..MELoRA通过训练一组迷你LoRA来捕获迷你LoRA之间的多样性，从而促进更好的泛化能力。该方法冻结原始预训练权重，仅训练少量参数的迷你LoRA，实现对大规模语言模型的有效微调。
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。
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