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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。 How lora matches full training performance more broadly than expected. 相信不少已经上手大模型微调的朋友，这两年或多或少都听说过 LoRA。在大家的印象里，LoRA就是体积小、训练快，甚至几年前的老显卡都能跑。那么LoRA究竟是什么？为什么能做到这样？今天我们就用6个问题从底层彻底搞…
本文深入解析大语言模型微调中的关键技术——低秩自适应（LoRA）。通过分析全参数微调的计算瓶颈，详细阐述LoRA的数学原理、实现机制和优势特点。文章包含完整的PyTorch实现代码、性能对比实验以及实际应用场景，为开发者提供高效微调大模型的实践指南。 LoRaWAN协议概述LoRaWAN（Long Range Wide Area Network）是基于LoRa物理层的低功耗广域网通信协议，由LoRa联盟制定，专为物联网设计。 以下是一个LoRA模型详解分析，从下图可以看到，该模型只有144MB，相比SD模型至少2GB起步，LORA确实算得上是小模型，非常适合硬件资源受限的用户。
最近在用LoRA微调一些开源大模型，在学习LoRA时，发现大部分文章只是对起理论做了解释，但是具体到代码的实现却少得可怜。 作为一名实践主义者，遂想把其底层实现细节，用文章的方式记录下来，即是方便以后复习，也供网上读者参考。
LoRa（Long Range）通信是一种能跑得远、耗能低、成本还不高的无线通信技术。 它不是用来传输高清视频的，而是用来解决“远、慢、省”的物联网需求，比如环境监测、农业传感器、智能抄表等。 LoRA 允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵，来间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重不变。 步骤5：部署个性化模型 训练完成后，你会得到一个小小的LoRA文件（通常只有几十MB），可以随时加载到原始模型上使用。 八、LoRA的未来：个性化AI的无限可能 多模态LoRA：不只是文字，还有图像和语音 未来的LoRA不仅能处理文本，还能同时处理图像、音频、视频。
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