一键总结音视频内容

摘要

本视频介绍了模型微调领域的两种技术：全量微调和LoRA微调，并对比了它们的特点。视频解释了微调的基本概念，即针对模型的某些不足之处进行改进，通过训练使模型性能得到提升。接着详细阐述了全量微调与LoRA微调的不同之处，以及LoRA如何通过降低参数数量实现高效微调。

亮点

• 📊 在模型微调中，全量微调需要针对所有参数进行调整，计算成本高。
• 💡 LoRA微调利用矩阵分解原理，通过学习两个较小矩阵的乘积来近似原始矩阵，从而减少参数数量。
• 🔄 LoRA中的K值（秩）可以根据所需信息量调整，K值越小，学习的参数越少。
• 📈 通过LoRA微调，即使在处理拥有数十亿参数的大模型时也能大幅减少显存使用和训练时间。
• 🛠️ LoRA微调不仅能够显著降低资源消耗，还能保持原有模型的大部分能力不受影响。

#LoRA微调 #全量微调

思考

• LoRA微调中的K值如何确定？
• 全量微调与LoRA微调在实际应用中各有哪些优缺点？
• 如何评估LoRA微调后的模型性能？