当前位置： 首页 > news >正文 大模型的Lora如何训练？ news 来源：原创 2025/5/13 10:17:10 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 $，更新公式为： W LoRA = W + α ⋅ ( A ⋅ B ) W_{\text{LoRA}} = W + \alpha \cdot (A \cdot B) W 相关文章： 停车四柱液压举升机 2.0 版技术白皮书 Spark处理过程-转换算子和行动算子（一） DocsGPT 远程命令执行漏洞复现（CVE-2025-0868） C# 使用HttpClient下载文件 Spring Boot 配置文件敏感信息加密：Jasypt 实战 深入了解 gmx_RRCS：计算原理、操作步骤及输出文件解析 【TTS学习笔记】：语音合成领域基本术语 二叉树路径总和 【vue】全局组件及组件模块抽离 .NET 在鸿蒙系统上的适配现状 1.5 连续性与导数 SnowAdmin - 功能丰富、简单易用的开源的后台管理框架，基于 Vue3 / TypeScript / Arco Design 等技术栈打造 系统架构-通信系统架构设计 Java大师成长计划之第19天：性能调优与GC原理 [ linux-系统 ] 自动化构建工具makefile 如何通过DNS解析实现负载均衡？ 2025 盘古石杯初赛 wp Python集成开发环境之Thonny Ubuntu中配置【Rust 镜像源】 今日行情明日机会——20250512 工人日报评规范隐藏式车门把手：科技美学须将安全置顶 男子退机票被收票价90%的手续费，律师：虽然合规，但显失公平 城事 | 重庆新增热门打卡地标，首座熊猫主题轨交站亮相 为证明我爸是我爸，我将奶奶告上法庭 体验中国传统文化、采购非遗文创，波兰游客走进上海市群艺馆 冯德莱恩：欧美贸易谈判前不会前往美国会见特朗普
大模型LoRA（Low-Rank Adaptation）训练是一种参数高效的微调方法，通过冻结预训练模型权重并引入低秩矩阵实现轻量化调整。以下是涵盖原理、数据准备、工具、参数设置及优化的全流程指南： 一、LoRA的核心原理 低秩矩阵分解 在原始权重矩阵$ 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
