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1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...

鼠鼠bg湖北双飞本中流2硕，但从本科就很摆烂，硕士一年半光打游戏了论文也没发出来，工作技能也没咋学以前用过c++和qt今年年初转的Java，但过年放假了20天也是摆烂过日子一点没学，现在刚写完黑马点评，力扣没刷，juc jvm sql高级什么的也都没看，请问下各位我现在就包装下黑马点评然后投简历练手，还是继续沉淀到四月初只想能够刷一个中厂的java后端实习就行了。另外就是最近几天翻了下最近大厂的暑期实习，怎么感觉java后端好少，全是ai相关的，是不是应该再做一个ai相关的项目