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目录
概要
介绍
技术背景
微调和参数高效策略
模型提炼
理念的冲突
QLoRA：将量化与低秩自适应相结合
高级量化：不破坏的缩小艺术
4 位量化为何有效
低阶适配器集成：效率的艺术
低秩适应为何有效
QLoRA 为何如此重要：宏观视角
提炼：机制与训练动态
学生永远无法超越老师——可以吗？
训练动态：从阴影中学习
大型数据集的作用
优化挑战：双重损失的双刃剑
蒸馏：必要的权衡？
比较分析：微调与提炼
记忆与计算效率：智能的代价
性能与准确性：情报的完整性
训练动力与稳定性：平衡复杂性的艺术
优先事项问题
混合方法和最佳实践
数据和损失函数策略：精准学习的科学
自适应架构配置：为正确的任务设计正确的模型
动态合并的作用
集成训练流程：循环学习的模型
为什么这在现实世界中很重要
人工智能的未来在于智能效率
结论和未来方向
概要
大型语言模型 (LLM) 彻底改变了人工智能，使其能够在各种自然语言处理 (NLP) 任务中实现最先进的性能。然而，其巨大的规模对计算效率、适应性和部署可行性提出了挑战。两种主要技术——微调和提炼（蒸馏）——已成为关键的优化策略。微调，尤其是像QLoRA这样的参数高效形式，有助于领域适应，同时减轻计算开销。相比之下，提炼将大型教师模型压缩为更小、更高效的学生模型，从而优化推理速度和资源使用率。