总的来说,大模型微调技术LoRA和QLoRA都是为了解决大规模模型微调成本高昂的问题而提出的。LoRA技术通过使用低精度权重降低了存储需求和计算成本,但在准确性上有所牺牲。而QLoRA技术则通过使用高精度权重和可学习低秩适配器,既降低了微调成本,又提高了模型的准确性。 未来,随着大规模模型的进一步普及和深化,微调技术也...
4. ROIPooling和ROIAlign的区别(通俗易懂)(1) 5. python之sys._getframe() 用于查看函数被什么函数调用以及被第几行调用及被调用函数所在文件(1) 最新评论 1. Re:特征筛选(随机森林) @ happy~在节点进行按该属性划分之后才会生成对应于该特征的gini值变化值,而这里计算的则是变化值,而不是gini值;这里的...
与LoRA不同,QLoRA不仅对权重进行压缩,还对激活值进行压缩。具体来说,QLoRA将模型的中的权重和激活值存储为整数,并使用量化器将其转换为定点数。这样,可以大大减小模型大小和内存占用。 QLoRA技术的优点在于其高压缩率和低精度计算。与其他压缩技术相比,QLoRA可以获得更高的压缩率,从而减小模型大小和内存占用。此外,...