我已經調整 LLM 超過 2 年了！ 以下是前 5 種 LLM 微調技術，並附有視覺說明： 首先，LLM 微調有什麼不同之處？ 傳統的微調對於 LLM（數十億參數；數百 GB）來說是不切實際的。 由於這種計算資源並非人人可得，因此出現了參數高效微調（PEFT）。 在我們深入每種技術的細節之前，這裡有一些背景知識，可以幫助你更好地理解這些技術： LLM 權重是微調過程中調整的數字矩陣。 大多數 PEFT 技術涉及尋找這些矩陣的低秩適應，即一個較小維度的矩陣，仍然可以表示原始矩陣中存儲的信息。 現在，對矩陣的秩有了基本的理解，我們就能很好地理解不同的微調技術。 （請參考下方圖片以獲得每種技術的視覺解釋） 1) LoRA - 在權重矩陣旁邊添加兩個低秩可訓練矩陣 A 和 B。 - 不要微調 W，而是調整這些低秩矩陣中的更新。 即使是最大的 LLM，LoRA 矩陣也只佔用幾 MB 的內存。 2) LoRA-FA 雖然 LoRA 顯著減少了可訓練的總參數，但它需要大量的激活內存來更新低秩權重。...