- LORA微调系列 (一)：LORA和它的基本原理 - 知乎
本文作者提出了LORA低资源训练方法，让普通玩家有了微调大模型的可能。 更重要的是作者用大量实验和理论分析为我们讲解LORA微调背后的原理，让我们能够更加容易掌握和理解LORA微调过程。
- 什么是 LoRA（低秩适应）？| IBM
低秩适应 (LoRA) 是一种用于让机器学习模型适应新环境的技术。它可以通过在原始模型中添加轻量级部件，而不是更改整个模型来使大型模型适应特定用途。
- LORA详解（史上最全）_lora模型-CSDN博客
本文深入剖析了LoRA模型，它是用于微调大型语言模型的低秩适应技术，在Stable Diffusion模型应用中很受欢迎。 介绍了其工作原理、查找和使用方法，还给出使用注意事项，并列举了一些LoRA模型示例，具有高效、灵活等优点。
- 什么是 LoRA？| 低秩自适应 | Cloudflare
LoRA 是一种神经网络优化技术，它通过添加低秩矩阵来提高模型在处理特定任务时的性能，增强其自适应性，而无需对神经网络进行大量的重新训练。
- LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
An important paradigm of natural language processing consists of large-scale pre-training on general domain data and adaptation to particular tasks or domains As we pre-train larger models, full fine-tuning, which retrains all model parameters, becomes less feasible Using GPT-3 175B as an example -- deploying independent instances of fine-tuned models, each with 175B parameters, is
- 深度解析：为什么 LoRA 只需调 1%参数？_腾讯新闻
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景中大语言模型（LLM）微调技术 - LoRA。 在大语言模型（LLM）席卷 AI 领域的今天，一个现实
- Fine-Tuning Large Language Models with LoRA and QLoRA
Unfortunately, traditional full fine-tuning is expensive, slow, and hardware-heavy, this is where LoRA and QLoRA change the game In this article, we’ll explore what LoRA and QLoRA are, how they work, and how you can fine-tune large models efficiently—even on limited hardware
- LoRa - 维基百科，自由的百科全书
LoRa定義了通訊棧中較低的物理層，沒有定義上層的網路協定。 有許多協定可以定義LoRa上層的網路協定，LoRaWAN（long range wide-area network）就是其中之一。
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