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《参数高效微调：LoRA、Adapter与Prompt Tuning实战》
在深度学习模型的微调过程中，LoRA、Adapter和Prompt Tuning是三种有效的参数高效微调方法。这些方法能够显著降低显存消耗，提高训练效率，同时在多任务学习和低资源环境中表现出色。选择哪种方法取决于任务的类型、资源的限制以及模型的特点。希望本文能够帮助大家理解并应用这些技术来优化模型训练。如果有任何问题，欢迎留言讨论！手把手搭建你的第一个大模型：基于HuggingFace的模型微调-CSDN博客预训练核心技术：掩码语言建模（MLM）与因果语言建模（CLM）-CSDN博客。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146232370
微调大模型参数难吗？(单选)
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