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「全参数微调」找到 3 条内容
按专题浏览 →匹配正文:…选人真正运行过的实验,可按以下结构组织: 任务与基线:模型【名称/版本】、任务【】、基线指标【口径】、硬件和预算【】。 方法选择:全参数微调、LoRA 或 Adapter 中实际使用的是【】。说明选择依据是可训练参数、显存、数据量、质量和部署方式,而不是给出通用优劣。 数据:来源与许可【】、去重与清洗【】、训练/验证/测试按【用户/时间/实体】切分、泄漏检查【】、版本【】。 训练配置:框架与版本【】、精度【】、学习率与调度【】、batch/累积【】、LoRA 目标层与 ran…
匹配正文:核心判断 全参数微调更新全部权重,容量最大但训练状态昂贵;PEFT只训练小部分新增或选定参数,常见有Adapter、Prefix Tuning、Prompt Tuning、LoRA,QLoRA还让梯度穿过冻结的4bit基座训练LoRA。选择要看数据规模、任务偏移、部署方式和质量门槛。7B模型做混合精度Adam时,光两个FP32一阶、二阶矩状态就约560亿字节,也就是56GB,不是14GB。 机制与边界 完整显存账本不能只算优化器。7B权重若以BF16或FP16保存约14GB,…
…表示权重增量?……参数量如何按输入维、输出维和 rank 计算?……target modules 选错会怎样?……什么时候可能不如全参数微调? 直球技术 请解释 LoRA 的低秩参数化、缩放、训练与合并机制,分析参数/显存优势以及 rank、模块选择、数据与任务偏移带来的性能边界。
学习内容与项目面试,在同一条路上。