当前位置： 首页 > news >正文 大模型的Lora如何训练？ news 2025/5/13 8:23:42 大模型LoRA（Low-Rank Adaptation）训练是一种参数高效的微调方法，通过冻结预训练模型权重并引入低秩矩阵实现轻量化调整。以下是涵盖原理、数据准备、工具、参数设置及优化的全流程指南： 一、LoRA的核心原理 低秩矩阵分解 在原始权重矩阵$ W 旁添加两个低秩矩阵 旁添加两个低秩矩阵 旁添加两个低秩矩阵 A 和 和 和 B ，其秩（ r a n k ）为 ，其秩（rank）为 ，其秩（rank）为 r $，更新公式为： W LoRA = W + α ⋅ ( A ⋅ B ) W_{\text{LoRA}} = W + \alpha \cdot (A \cdot B) W 查看全文 http://www.xdnf.cn/news/411427.html 相关文章： PH热榜 | 2025-05-12 5月12日星期一今日早报简报微语报早读 养生：通往健康生活的桥梁 迁移 Visual Studio Code 设置和扩展到 VSCodium 多模态大语言模型arxiv论文略读（七十） 背单词软件开发英语App提分宝系统源码，河南数匠软件开发 深入解析MySQL联合查询（UNION）：案例与实战技巧 MySQL全量、增量与恢复 如何有效追踪需求的实现情况 常见提示词攻击方法和防御手段——提示词泄露 Flutter - UIKit开发相关指南 - 控制器，主题，表单 LTE信道估计MSEBER仿真-块状导频 排查服务器内存空间预警思路 vLLM中paged attention算子分析 防止网页被爬取的方法与第三方用户行为检测组件分析 防火墙规则库详解 基于STM32、HAL库的LPS22HBTR 气压传感器 驱动程序设计 十三、动态对象创建（Dynamic Object Creation） docker配置mysql主从同步 无线定位之 三 SX1302 网关源码 thread_gps 线程详解 GF(2)域m次不可约及本原多项式的数量 Unity基础学习（十二）核心系统—物理系统之碰撞检测组件篇（1）刚体，碰撞体，材质 Tauri(2.5.1)+Leptos(0.7.8)开发桌面应用--程序启动界面 深入掌握CSS Flex布局：从原理到实战 数组作为指针计算大小时的误区 Android13 wifi设置关闭后断电重启会自动打开 JGEW-9液位流量压力温度实验装置 Genspark超级智能体调研 从数据到洞察：解析结构化数据处理的智能跃迁 苹果电脑笔记本macos Mac安装mixly 米思齐软件详细指南
大模型LoRA（Low-Rank Adaptation）训练是一种参数高效的微调方法，通过冻结预训练模型权重并引入低秩矩阵实现轻量化调整。以下是涵盖原理、数据准备、工具、参数设置及优化的全流程指南： 一、LoRA的核心原理 低秩矩阵分解 在原始权重矩阵$ W 旁添加两个低秩矩阵 旁添加两个低秩矩阵 旁添加两个低秩矩阵 A 和 和 和 B ，其秩（ r a n k ）为 ，其秩（rank）为 ，其秩（rank）为 r $，更新公式为： W LoRA = W + α ⋅ ( A ⋅ B ) W_{\text{LoRA}} = W + \alpha \cdot (A \cdot B) W
