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文章大纲
- 从零构建大语言模型全栈开发指南 -第三部分：训练与优化技术-3.3.2 参数高效微调：LoRA与适配器（Adapter）技术
- 1. 参数高效微调（PEFT）的背景与意义
- 2. LoRA（低秩适配器）技术详解
- 2.1 核心原理与数学表达
- 2.2 技术优势与实验验证
- 2.3 实现流程与优化技巧
- 3. 适配器（Adapter）技术对比
- 3.1 架构设计
- 3.2 与LoRA的对比分析
- 4. 行业应用案例
- 4.1 小红书RLHF系统优化
- 4.2 58同城灵犀大模型实践
- 5. 挑战与未来方向
- 5.1 当前局限性
- 5.2 前沿进展
- 6. 总结
从零构建大语言模型全栈开发指南 -第三部分：训练与优化技术-3.3.2 参数高效微调：LoRA与适配器（Adapter）技术
1. 参数高效微调（PEFT）的背景与意义
随着大语言模型（LLM）参数规模突破千亿级（如GPT-3 175B、Qwen2.5-32B），传统全参数微调面临两大挑战：
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- 显存与计算成本高：全微调需更新所有参数，
以GPT-3为例，单次训练需1.2TB显存，远超消费级GPU能力。
- 显存与计算成本高：全微调需更新所有参数，
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- 多任务部署困难：每个任务需独立存储完整模型副本，导致存储冗余与切换成本剧增。