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1. 引言

大语言模型（LLM）如 DeepSeek、ChatGPT 和 Claude 具有强大的文本生成能力，但直接训练一个大模型成本高昂，且需要大量数据。微调（Fine-tuning）是使大模型适应特定任务或领域的有效方式，其中 LoRA（Low-Rank Adaptation）、PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）和 RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback） 是三种常见的方法。

本篇文章将介绍这三种技术的核心概念、适用场景以及实际应用案例。

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2. LoRA（低秩适配）

2.1 LoRA 概述

LoRA 是一种 低秩适配 方法，旨在减少大模型微调时的参数更新量。LoRA 通过 冻结原始模型权重，仅在特定层（如 Transformer 的注意力层）插入低秩矩阵进行训练，从而降低计算成本。

2.2 LoRA 主要特点

• 减少参数更新：相比全参数微调，LoRA 仅训练少量额外参数，降低显存占用。

• 适用于大模型