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...

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简单自我介绍一下你现在是大二还是大三？实习可以来上海吗？每周能实习多久？什么时候能来（4月或5月）？第一个线上书城项目是大作业还是什么？具体做了哪些事？讲讲整个项目最有技术难点或最能展现实力的一个点用Redis做缓存，具体针对什么热点数据？什么是热点数据？引入缓存后，怎么解决缓存和DB之间的一致性？讲讲实现缓存一致性的具体细节支付流程里用MQ做异步解耦，具体做了什么事情？核心响应降级讲讲如何保证扣库存的准确性？如果MQ出现堆积或异常消费不掉怎么办？Java的String为什么是不可变类型的？这么做的原因是什么？Java中ArrayList和LinkedList有什么区别？优缺点是什么？在浏览器...