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LORA微调 随着大规模预训练模型不断增大，模型微调的资源需求和部署复杂度也急剧提升。 LoRA（Low-Rank Adaptation）作为近年来高效微调的代表方案，因其在显存占用、训练效率和部署便捷性之间取得了平衡，迅速成为大模型微调的首选。 背景与挑战 在 LoRA 出现之前，微调大模型通常依赖全参数微调或 Adapter 方案。 全参数微调虽然效果最
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