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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。
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...
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。
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。
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。
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