用户让我根据提供的PDF文件内容讲解LoRA的步骤。首先，我需要仔细回顾一下论文的内容，确保自己正确理解LoRA的核心思想和具体实现方法。 LoRA的全称是Low-Rank Adaptation，即低秩自适应，主要用于大型语言模型的微调。论文中提到，传统的全参数微调在模型规模 ...

使用LoRA（低秩适应）在自定义聊天指令数据集上微调Microsoft的Phi-3 Mini语言模型。LoRA (Low-Rank Adaptation)。 LoRA将有助于提高对话理解和响应生成能力。 首先导入所需库，如 datasets, transformers, peft, trl 和 torch。设置日志记录以跟踪训练过程。 您可以选择通过将某些层 ...

微调（Fine-tuning）正是解决这一问题的关键 ... 此外，云端托管模型的定期更新，也使得下游用户不得不频繁重新微调，进一步加剧了资源消耗。 LoRA：低秩适配技术 LoRA（Low-Rank Adaptation）通过矩阵分解巧妙地降低了微调阶段的计算成本。其核心思想是将权重 ...

在AI领域，每个程序员都渴望用最少的资源获得最佳的性能。大语言模型（LLM）已经成为这一追求的焦点。虽然这些模型凭借其强大的通用能力在许多场景中表现优异，但在特定专业领域如医疗、法律和科学研究，它们的性能常常不尽人意。这就是微调（Fine-tuning ...

格隆汇3月14日丨亚信安全(688225.SH)在互动平台表示，亚信安全信立方AI训推一体机内置DeepSeek级千亿参数LLM，及多种百亿级别参数融合的模型矩阵，具备多模态数据融合与结构化理解、领域问题建模与复杂推理、复杂系统建模与自主决策、自主进 ...

长文本任务是当下大模型研究的重点之一。在实际场景和应用中，普遍存在大量长序列（文本、语音、视频等），有些甚至长达百万级 tokens。扩充模型的长文本能力不仅意味着可以在上下文窗口中装入更长的文本，更是能够更好地建模文本段落间信息的 长程依赖关系 ...

提出了K-LoRA，一种简单而有效的优化技术，能够无缝融合内容和风格LoRA，从而在保留细节的同时生成任何主题的任意风格。 本文的方法用户友好，无需重新训练，可直接应用于现有的LoRA权重。它在多样化的图像风格化任务中表现出色，超越了现有方法。

专注AIGC领域的专业社区，关注微软&OpenAI、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！今天凌晨，知名大模型训练、开发平台Predibase发布了，首个端到端强化微调平台（ ...