【Transformer 与注意力机制】31|微调演进:从全参数到 LoRA
全参数微调的代价 → Adapter / Prefix Tuning / Prompt Tuning 的早期尝试 → LoRA 低秩分解的核心洞察 → r 与 alpha 的真实关系 → QLoRA 与 DoRA 的工程演进 → 与全参数微调的效果对比 → 灾难性遗忘与多任务部署。这一篇把「为什么不再有人对 7B 模型做全参数 SFT」讲清楚。
Linux 内核、存储与网络、可观测性、系统架构与大模型基础设施的工程笔记:机制拆解、踩坑复盘与可核对证据,少空谈。
共 1 篇文章 · 返回首页
全参数微调的代价 → Adapter / Prefix Tuning / Prompt Tuning 的早期尝试 → LoRA 低秩分解的核心洞察 → r 与 alpha 的真实关系 → QLoRA 与 DoRA 的工程演进 → 与全参数微调的效果对比 → 灾难性遗忘与多任务部署。这一篇把「为什么不再有人对 7B 模型做全参数 SFT」讲清楚。