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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。 Lora 是 LLM 時代最基礎、最常用的技術之一，但是筆者過去發現很多基於Lora 的討論其實都很流於表面，可能代表業界對於 Lora 的認識還有一定的缺口，因此筆者特別寫這篇文章詳解我看到的 Lora 是怎麼樣的。 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，并列举了一些LoRA模型示例，具有高效、灵活等优点。

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LoRA (Low-Rank Adaptation of LLMs)，即LLMs的 低秩适应，是参数高效微调最常用的方法。 LoRA的本质就是用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所得的增量参数，从而达到使用更少显存占用的高效微调。 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，这非常有用。 LoRa （Lo ng Ra nge）是Semtech開發的 LPWAN 協定，是依 chirp展頻 （CSS）技術衍生的展頻調變技術為基礎 [1]。 是由法國 格勒諾布爾 的Cycleo公司所發展，後來被LoRa Alliance的創立成員 Semtech 所收購 [2]。

文章介绍了LoRA及其多种变体，如LoRA+、VeRA、LoRA-FA等，每种变体都通过独特的方法改进了LoRA的性能和资源消耗，展示了其在自然语言处理任务中的应用潜力。

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