数据资产大模型微调｜LoRA与QLoRA技术对比
2025-07-11
在当前大数据与人工智能高速发展的背景下，模型微调技术成为提升模型性能、降低计算资源消耗的重要手段。尤其在数据资产领域，随着模型参数规模的不断膨胀，传统的全量微调方式在实际应用中面临内存占用高、训练成本大等问题。因此，低秩适配（LoRA）和量化低秩适配（QLoRA）等参数高效微调技术逐渐受到广泛关注。LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种通过引入低秩矩阵来调整预训练模型权重的方法。
