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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。
常见形式有监督微调（SFT），通过标注数据直接调整模型参数。参数高效微调（PEFT）：仅调整模型少量参数（1%-6%），保持预训练参数不变，降低计算与存储成本。
效率：LoRA训练更快、资源消耗更低，但灵活性较弱；全参数微调调整更全面，但计算成本高。强化学习微调（PPO）定义与目标：通过强化学习（如近端策略优化，PPO）让模型输出更符合人类偏好，提升生成质量。
什么是LoRa?跟LoRaWAN有什么区别?LoRa网关工作原理
〖壹〗、 LoRa是一种长距离低功耗的调制技术，而LoRaWAN是建立在LoRa技术基础上的通信协议。以下是关于LoRa、LoRaWAN以及LoRa网关工作原理的详细解释：LoRa与LoRaWAN的区别 LoRa：LoRa（Long Range）是一种调制技术，它主要用于实现长距离、低功耗的无线通信。
〖贰〗、 LoRa和LoRaWAN的核心区别在于：LoRa是物理层传输技术，而LoRaWAN是基于LoRa的MAC层协议标准，二者在技术层级、应用场景和功能复杂度上存在显著差异。
〖叁〗、 LoRa，即远距离无线电（Long Range Radio），是由semtech公司创建的低功耗局域网无线标准。LoRa网关作为LoRa网络中的核心设备，负责数据的接收和转发。它能够在低功耗的条件下实现远距离通信，相比传统的无线射频通信，LoRa在同样的功耗下传播距离扩大了3-5倍。
〖肆〗、 性质不同：LoRa是一种调制方式，用于实现无线通信的调制和解调；而LoRaWAN是一个通讯协议，它规定了基于LoRa调制方式的无线通信的具体标准和程序。应用层次不同：LoRa技术主要应用于物理层和数据链路层的调制和解调；而LoRaWAN则涵盖了从物理层到网络层、应用层的完整通信协议栈。
〖伍〗、 LoRa和LoRaWAN的区别LoRa：物理层调制方式，即“无线电信号怎么变成数据”的那一层。LoRaWAN：通信协议，定义了数据包格式、加密方式、网络架构等。打个比方，LoRa是发音方法，而LoRaWAN是说话的语法规则。本文重点讲解LoRa的物理层原理。
〖陆〗、 LoRa是物理层传输技术，其典型特点是距离远、功耗低、速率相对较低。使用LoRa技术需要将自己业务的bit输入或读出，而更上层的协议和业务则需要自己定义。相比之下，LoRaWAN是在LoRa物理层传输技术基础之上的以MAC层为主的一套协议标准。
人工智能-LoRA/QLoRA/DPO有什么区别
〖壹〗、 LoRA、QLoRA和DPO是大模型微调领域中的三种重要技术，它们各自具有独特的原理、结构和应用场景。以下是它们之间的详细区别：原理与结构 LoRA（Low-Rank Adaptation）原理：LoRA是一种参数高效微调技术，旨在通过低秩矩阵分解来减少微调时的显存占用和计算复杂度。
〖贰〗、 目标一致性：虽然 LoRA、QLoRA、DPO 和 ORPO 在具体实现上有所不同，但它们的最终目标都是为了提高语言模型的性能和适应性。LoRA 和 QLoRA 关注于降低微调的计算量和显存占用，而 DPO 和 ORPO 则关注于优化模型的输出质量，使其更符合人类偏好。
〖叁〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation）在模型层间引入低秩分解矩阵，通过分解权重矩阵为两个小矩阵（如将$W∈R^{d×d}$分解为$A∈R^{d×r}$和$B∈R^{r×d}$，其中$r？d$），仅训练分解后的低秩矩阵参数。
〖肆〗、 核心特性：高效：支持单张8GB GPU微调7B参数模型，多节点微调超70B模型；自动调度FlashAttention等高性能算子，兼容DeepSpeed ZeRO优化。灵活：覆盖InternLM、Llama Qwen等主流LLM及LLaVA等VLM；支持全参数微调、LoRA、QLoRA等多种算法。
同样是LPWAN,ZETA与LoRa有啥区别,国产替代者?
综上所述，ZETA与LoRa在技术特点、应用场景、国产替代优势等方面存在显著差异。ZETA作为后起之秀，凭借其完全国产自研、技术优势、成本效益以及政策支持等优势，有望成为LoRa的国产替代者。在未来物联网市场的竞争中，ZETA有望占据更重要的地位，推动物联网技术的普及和发展。
同为LPWAN技术标准，ZETA和LoRa在多个方面存在显著区别：技术起源与国产化程度：LoRa是近来 较为成熟的窄带物联网通信技术，其网络免费，应用成本相对较低。但LoRaWAN主要是一个媒体访问控制（MAC）层协议，为应用提供极高的灵活性，同时也给开发完整解决方案的工程师带来挑战。
从整体来看，ZETA产品适用范围更广，成本更低，管理更便捷。因此，在很多应用场景下，ZETA可以完全替代LoRa模块，为物联网技术的广泛应用提供了更优的选取 。
口袋物联来科普-NB-IoT与LoRa的区别
NB-IoT与LoRa的核心区别在于频段授权、通信方式、成本结构及移动性，具体差异如下：频段授权与建网模式LoRa：使用非授权频段，企业可自主建网。国内LoRa联盟通过协议约定投资建设，网络发展迅速，但需遵守国家限制（如禁止大面积组网）。
NB-IoT和LoRa真正的差别主要体现在频段授权、网络架构、通信费用、信号质量、产业格局以及政策倾向等方面。频段授权：LoRa：基于非授权频段，无需申请便可建立网络设备。这使得LoRa网络架构相对简单，且在实际应用中不需要额外支付通信费用。然而，由于是开放频段，LoRa容易受到其他相同频段设备的干扰。
但在低频采集场景（如每月一次）中，NB-IoT可保证数年使用寿命，完全满足需求。LoRa：功耗受数据接收及发射频率影响较小，休眠/唤醒机制更高效，适合高频采集场景。
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