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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

  1. 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 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

http://www.dtcms.com/wzjs/273042.html

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