LLM高效参数微调方法：从Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning V1/V2到LoRA、QLoRA(含对模型量化的解释)
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内容提要
LoRA是一种通过低秩方式调整参数矩阵的方法，用于适应特定任务。它的步骤包括选择目标层、初始化映射矩阵和逆映射矩阵、进行参数变换和模型微调。微软的DeepSpeed-Chat中也使用了LoRA方法。Huggingface的PEFT库封装了LoRA方法，可以高效适应下游任务并降低计算和存储成本。
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