·LoRA/QLoRA:主要关注降低微调的计算量、显存占用以及保持模型在下游任务上的性能,和 RLHF、偏好优化等“训练目标”无关,属于参数高效微调的方法。 ·DPO/ORPO:主要关注用人类偏好或奖励模型去约束/指导模型输出质量,属于训练目标或训练范式的改进,与是否使用 LoRA、QLoRA 并不冲突,可以结合到一起(比如 “用 QL...
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