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 …
【大模型后训练专题】 LoRA微调原理及实现 - 腾讯云
3 days ago · LoRA（低秩适应）是一种高效的大模型微调方法，通过冻结原始参数、训练低秩增量矩阵来减少计算开销。本文详解LoRA原理、超参数设置（rank、alpha、dropout）及工程实 …
一文搞懂LoRA：大模型参数高效微调技术详解！-CSDN博客
3 days ago · 文章浏览阅读874次，点赞25次，收藏14次。LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种参数高效微调技术，通过冻结预训练模型参数，仅对低秩矩阵进行增量训练，显著降低训练和 …
大模型高效微调-LoRA原理详解和训练过程深入分析 - 有何m不可
Jul 10, 2025 · LoRA的核心思想是，在冻结预训练模型权重后，将可训练的低秩分解矩阵注入到的Transformer架构的每一层中，从而大大减少了在下游任务上的可训练参数量。
LoRA (低秩自适应) - Hugging Face 文档
LoRA 是一种技术，它允许高效地微调模型，而只需更新模型权重的一小部分。 当您有一个在大型数据集上预训练的大型模型，但希望在较小的数据集上或针对特定任务进行微调时，这非常有 …
LoRA的优缺点 - 华为云社区
4 days ago · LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种高效的微调方法，在保持模型性能的同时显著降低了计算和存储成本，但其应用也存在一定局限性。以下是LoRA的优缺点详细分析： 一 …
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models - GitHub
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models This repo contains the source code of the Python package loralib and several examples of how to integrate it with PyTorch models, …
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。
大模型微调（LoRA, QLoRA, 全参数）全维度详解+代码实现，小白 …
5 days ago · QLoRA是LoRA的进阶版，核心优化是： 先对预训练模型进行量化（如4bit），再在量化模型上添加LoRA模块。 量化能大幅降低原模型的显存占用，LoRA保持参数量精简，两者 …
LORA详解（史上最全）_lora模型-CSDN博客
Apr 24, 2024 · 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， …