1. 大模型微调的完整技术方案与工程落地细节采用 LoRA 参数高效微调方案,仅对 Transformer 的 Q/V 投影层添加低秩矩阵,冻结底座模型参数。训练时设置秩 r=8、缩放因子 α=16,使用 AdamW 优化器,学习率 2e-4,配合余弦退火学习率调度与梯度裁剪。工程上使用混合精度训练、分布式数据并行,提升训练效率,训练后合并 LoRA 权重,不增加推理延迟。 import torch import torch.nn as nn class LoRALinear(nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, r=...