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张小明 2026/1/12 21:42:18
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1️⃣oRA
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3️⃣Prefix…终于有人把大模型训练、推理、微调从原理到技术细节讲清楚了语言大模型技术主要包括模型预训练、适配微****调、提示学习、知识增强和工****具学习等。大模型微调方法1️⃣oRA2️⃣Adapter-Tuning3️⃣Prefix-Tuning4️⃣P-Tuning5️⃣Prompt-Tuning✅LoRALow-Rank AdaptationLoRA 是一种面向大模型高效微调的低秩适配方法。它在预训练模型的权重更新中引入低秩分解矩阵仅训练这些新增的小规模参数从而在几乎不改动原始模型的前提下有效捕捉任务特定信息。该方法显著降低了微调所需的计算开销与存储成本同时保持优异的性能。✅AdapterAdapter 通过在预训练模型的各层中插入轻量级、可训练的子模块即“适配器”实现对新任务的快速适配。原始模型参数被冻结仅训练这些小型模块既减少了资源消耗又避免了对主干网络结构的干扰特别适用于超大规模模型的多任务迁移。✅Prefix-TuningPrefix-Tuning 针对 Transformer 的自注意力机制进行优化通过在输入序列前添加一组可学习的前缀向量并将其与键Key和值Value拼接引导模型关注任务相关信息。该方法无需修改模型原有参数或结构仅通过优化前缀即可实现高效任务适配。✅P-TuningP-Tuning 利用可学习的连续提示soft prompts替代传统离散文本提示并通过 LSTM 或 MLP 等结构对提示嵌入进行优化以更好地建模任务语义。整个过程仅更新提示参数保持预训练模型冻结兼具灵活性与高效性。✅Prompt-TuningPrompt-Tuning 是一种极简的参数高效微调方法将任务指令编码为可训练的前缀提示嵌入并作为输入的一部分送入模型。通过仅优化这些提示向量即可引导大型语言模型完成特定下游任务而无需调整任何原始模型参数。配套《大模型关键技术》PDF已经整理好还有完整版的大模型 AI 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】