LoRA和QLoRA：大型语言模型的高效微调
💡
原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
📝
内容提要
LoRA和QLoRA是高效微调大型语言模型的技术。LoRA通过添加低秩矩阵减少可训练参数，而QLoRA则在此基础上应用量化，进一步降低内存使用。两者保持原始权重不变，提高微调效率，适合低内存设备处理大型模型。
🎯
关键要点
- LoRA和QLoRA是高效微调大型语言模型的技术。
- LoRA通过添加低秩矩阵减少可训练参数，保持原始权重不变。
- QLoRA在LoRA的基础上应用量化，进一步降低内存使用。
- LoRA通过更新小矩阵A和B来实现微调，而不修改原始权重W。
- QLoRA将模型权重量化为4位，显著降低内存使用。
- LoRA适合在中等显存的GPU上高效微调，而QLoRA适合在小显存的GPU上微调大型模型。
- 两者都提高了微调效率，适合低内存设备处理大型模型。
➡️
