In-depth guide to fine-tuning LLMs with LoRA and QLoRA

In-depth guide to fine-tuning LLMs with LoRA and QLoRA

摘要

大型语言模型如GPT-4在NLP领域广泛应用，但训练成本高昂。PEFT（参数高效微调）技术如LoRA、QLoRA等，通过减少可训练参数，显著降低训练时间和成本，适用于多任务和多用户场景。LoRA通过引入小矩阵更新模型权重，QLoRA结合低精度存储和高精度计算，进一步优化内存使用。这些技术使模型在保持高性能的同时，大幅提升训练效率，适合企业级应用。