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原標題：如何從頭開始編寫LoRA代碼，這有一份教程
關鍵字：準確率,模型,線性,參數,方法
文章來源：機器之心
內容字數：4595字

內容摘要：

選自 lightning.ai
作者：Sebastian Raschka
機器之心編譯
編輯：陳萍作者表示：在各種有效的 LLM 微調方法中，LoRA 仍然是他的首選。LoRA（Low-Rank Adaptation）作為一種用于微調 LLM（大語言模型）的流行技術，最初由來自微軟的研究人員在論文《 LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 》中提出。不同于其他技術，LoRA 不是調整神經網絡的所有參數，而是專注于更新一小部分低秩矩陣，從而大大減少了訓練模型所需的計算量。
由于 LoRA 的微調質量與全模型微調相當，很多人將這種方法稱之為微調神器。自發布以來，相信很多人都對這項技術感到好奇，想要從頭開始編寫代碼從而更好的理解該研究。以前苦于沒有合適的文檔說明，現在，教程來了。
這篇教程的作者是知名機器學習與 AI 研究者 Sebastian Raschka，他表示在各種有效的 LLM 微調方法中，LoRA 仍然是自己的首選。為此，Sebastian 專門寫了一篇博客《Code LoRA From Scratch》，從頭開始構建

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺