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五种优化LLM（大语言模型）的技术，视觉化解释！
传统上，微调大型语言模型需要调整数十亿个参数，需大量计算资源和能力。
然而，一些创新方法的发展已经改变了这一过程。
以下是五种前沿的微调LLM技术的简要概述，每种技术都通过视觉化方式便于理解。
LoRA：
- 引入两个低阶矩阵A和B，与权重矩阵W一起工作。
- 调整这些矩阵，而不是庞大的W，使更新变得可管理。
LoRA-FA（Frozen-A）：
- 将LoRA进一步优化，通过冻结矩阵A。
- 只调整矩阵B，减少所需的激活内存。
VeRA：
- 重点在于效率：矩阵A和B在所有层中都被固定和共享。
- 关注每一层中的小型、可训练的缩放向量，使其非常节省内存。
Delta-LoRA：
- LoRA的一种变体：在训练步骤之间，将矩阵A和B的乘积差（delta）添加到主权重矩阵W中。
- 提供一种动态但可控的参数更新方法。
LoRA+：
- LoRA的优化变体，其中矩阵B的学习率更高。
- 这种调整使学习更快且更有效。
感谢@季节ostrich 出色的视觉化展示！ 👏
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