第 15 题：LoRA（Low-Rank Adaptation）的数学原理 题目 解释 LoRA（Low-Rank Adaptation）微调的数学原理。 一、动机 全量微调大模型要更新全部参数，显存与算力成本高。LoRA 假设预训练权重在适应新任务时，有效更新是低秩的，因此只学习一个低秩增量，与原权重相加得到适应后的权重，从而大幅减少可训练参数与显存。 二、数学形式 设某层线性变换为 ，。LoRA 不直接改 ，而是增加低秩分解的增量：  其中 ，， 为秩。前向时：   训练：只训练 、， 冻结；参数量从  变为 。 推理：可把  算好存成一张矩阵，等价于单层线性，无额外延迟；或保留  分开算...

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为啥都没人鸟我哇各位大佬帮忙看看简历

四月唯一一个云智的面试，面完一直筛选中，应该是挂了，感觉准备的八股和项目一直没有面试展示的机会，现在都没啥精力再去准备了。本人是已经签了一个武汉中厂的校招offer（签两方），但是需要在今年暑假一直回去实习到毕业还是想试试冲一下大厂，一直没面试，真的很让人看不到希望.......马上五月，努力的方向在哪，好迷茫