张小明
前端开发工程师
在前两节中，我们学习了Transformer的核心机制和主流预训练模型（BERT、GPT、T5）。虽然这些预训练模型功能强大，但直接对整个模型进行微调需要巨大的计算资源和存储空间。特别是在大模型时代，微调一个拥有数十亿甚至数千亿参数的模型几乎是不可能完成的任务。
LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种参数高效微调技术，通过仅训练少量参数就能达到与全参数微调相当的性能，大大降低了大模型定制的成本。在本节中，我们将深入解析LoRA的技术原理和实现方法。
传统的全参数微调方法存在以下问题：
2.4 RAG检索增强生成：让你的大模型拥有外部知识库 引言 在前面的课程中，我们学习了Transformer架构、预训练模型家族以及LoRA等参数高效微调技术。然而，即使是最先进的大语言模型也存在一个重要局限：它们只能利用训练时学到的知识，无法访问训练完成后的新信息。 RAG（R…
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