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【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

news 来源：原创 2025/5/14 5:36:47

1. 引言

微调 (Fine-tuning) 是将预训练大模型 (LLM) 应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。

本文将深入分析 LoRA 的原理，并结合 Llama 源码解读其实现逻辑，最后探讨 LoRA 的优势。

2. LoRA 原理

LoRA 的核心思想是：预训练模型中已经包含了大量的低秩 (low-rank) 特征，微调时只需要对这些低秩特征进行微调即可。

具体来说，LoRA 假设权重更新矩阵 ΔW 也是低秩的。对于一个预训练的权重矩阵 W ∈ R^(d×k)，LoRA 将其更新表示为：

W' = W + ΔW = W + BA

其中：

W 是预训练的权重矩阵。
ΔW 是权重更新矩阵。
B ∈ R^(d×r) 和 A ∈ R^(r×k) 是两个低秩矩阵，r

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

1. 引言微调 (Fine-tuning) 是将预训练大模型 (LLM) 应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大…...

编程日记 2025/5/14 5:36:47

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网络安全学习 day5

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编程日记 2025/5/13 15:47:03

【C++】STL——vector底层实现

目录 💕 1.vector三个核心 💕2.begin函数，end函数的实现（简单略讲） 💕3.size函数，capacity函数的实现 （简单略讲） 💕4.reserve函数实现 （细节…...

编程日记 2025/5/13 10:10:34

1. 引言

2. LoRA 原理

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