如何从头开始编写LoRA代码，这有一份教程（lora模式）

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原标题：如何从头开始编写LoRA代码，这有一份教程

关键字：准确率,模型,线性,参数,方法

文章来源：机器之心

内容字数：4595字

内容摘要：

选自 lightning.ai

作者：Sebastian Raschka

机器之心编译

编辑：陈萍作者表示：在各种有效的 LLM 微调方法中，LoRA 仍然是他的首选。LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种用于微调 LLM（大语言模型）的流行技术，最初由来自微软的研究人员在论文《 LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 》中提出。不同于其他技术，LoRA 不是调整神经网络的所有参数，而是专注于更新一小部分低秩矩阵，从而大大减少了训练模型所需的计算量。

由于 LoRA 的微调质量与全模型微调相当，很多人将这种方法称之为微调神器。自发布以来，相信很多人都对这项技术感到好奇，想要从头开始编写代码从而更好的理解该研究。以前苦于没有合适的文档说明，现在，教程来了。

这篇教程的作者是知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka，他表示在各种有效的 LLM 微调方法中，LoRA 仍然是自己的首选。为此，Sebastian 专门写了一篇博客《Code LoRA From Scratch》，从头开始构建

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