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LoRA:大型语言模型(LLMs)的低秩适应;低秩调整、矩阵的低秩与高秩

目录

LoRA:大型语言模型(LLMs)的低秩适应

一、LoRA的基本原理

二、LoRA的举例说明

三、LoRA的优势

低秩调整、矩阵的低秩与高秩

一、低秩调整(LoRA)

二、矩阵的低秩

三、矩阵的高秩


LoRA:大型语言模型(LLMs)的低秩适应

LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs),即大型语言模型(LLMs)的低秩适应,是一种高效的微调技术。它通过向模型中添加少量可训练参数(以低秩矩阵的形式),同时保持原始模型参数不变,实现了对LLM的快速定制化。以下是对LoRA的详细举例说明:

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