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物联网协议深度解析:深入理解LoRaWAN和Sigfox
〖壹〗、 LoRaWAN是一种低功耗广域网（LPWAN）技术，基于LoRa（Long Range）调制技术。它提供的主要优点是长距离通信（可达数公里）和低电量消耗，这使得它在无需高频数据传输的应用（例如传感器网络）中异常适用。技术架构 LoRaWAN遵守ISO/OSI模型，定义了物理层、MAC（媒体访问控制）子层等。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 Sigfox：Sigfox是一种由法国同名公司开发的专有低功耗无线通信技术，使用免授权的Sub-1GHz ISM频段。它专注于小数据量、长距离传输，适用于物联网中的非实时通信需求。LoRa：LoRa（Long Range）是一种开源的低功耗无线通信技术，同样使用Sub-1GHz频段。
LoRA技术:大模型微调的轻量级解决方案
〖壹〗、 LoRA技术：大模型微调的轻量级解决方案 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型（如大型语言模型LLMs）的高效微调技术。其核心思想是通过引入少量可训练的参数来调整预训练模型的行为，而无需重新训练整个模型，从而显著降低训练所需的计算资源和时间。
〖贰〗、 综上所述，LoRA 作为一种轻量级的模型微调方法，具有计算资源需求低、性能接近全量参数微调、模块小巧且部署灵活等优势。它在各种应用场景中都表现出了出色的性能和灵活性，为 AI 技术的发展注入了新的活力。
〖叁〗、 大模型微调方法总结本文将介绍几种常见的大模型微调技术：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning，它们各自针对不同的问题和场景提供解决方案。
〖肆〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation）简介：LoRA是一种基于模型内在低秩特性的轻量级微调方法。它假设在任务适配过程中，模型权重的改变量是低秩的，即可以通过较小的参数矩阵来模拟全参数微调的效果。方法：在预训练模型旁边增加一个旁路，通过降维矩阵A和升维矩阵B来模拟权重的改变量。
〖伍〗、 大模型微调方法的通俗解读如下： LoRA方法： 核心思想：基于模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调。 优点：实现轻量级的微调方案，适用于大规模预训练模型的下游任务，减少了计算和存储资源的需求。
SFT与LoRA的区别
SFT：由于需要更新整个模型的权重，计算资源需求高。LoRA：由于参数数量少，计算需求相对较低。存储需求：SFT：对于大型模型，存储和更新整个模型的所有权重需要大量内存和存储空间。LoRA：只需存储额外的低秩矩阵，存储需求显著降低。过拟合风险：SFT：对小数据集进行全模型微调容易导致过拟合。
LoRA LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一种经典的大模型SFT方法，其基于adapter的思想进行大模型情况下的adapter设计。LoRA的核心思想是通过外挂一些新增的参数，学习到SFT任务相关的知识，同时不影响到base模型的参数。
LoRA是一种经典的SFT方法，通过在原始预训练模型的权重旁路中引入低秩矩阵，来调整模型对特定任务的学习，而不会影响到基础模型的参数。
LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一个经典的SFT方法，它通过在原始预训练模型的权重旁增加降维和升维操作的矩阵，来学习特定任务的知识，同时不影响基础模型的参数。训练过程中，只优化这两个矩阵，保持输入和输出维度不变，从而实现对模型的微调。
重要性：在SFT过程中，loss依然是最重要的指标。观察：一般在SFT过程中，loss会先升后降；可以尝试多种模式训练方案，如在continue pre-train中添加SFT数据，或在SFT数据中添加高质量的pre-train数据。
资源消耗：由于采用了int4量化和lora等技术，整个微调过程所需的资源消耗大大降低。具体来说，整个训练过程只需要约12G左右的显存即可完成。
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