大语言模型应用指南：LoRA高效微调_大语言模型应用指南pdf

1. 背景介绍

1.1 大语言模型的崛起

近年来，自然语言处理领域取得了突破性进展，特别是大语言模型（Large Language Models，LLMs）的出现，如GPT-3、BERT、LaMDA等，展现了惊人的语言理解和生成能力。这些模型通常拥有数十亿甚至数千亿的参数，经过海量文本数据的训练，能够完成各种复杂的语言任务，例如：

• 文本生成：创作故事、诗歌、新闻报道等
• 机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言
• 问答系统：回答用户提出的问题
• 代码生成：根据指令生成代码

1.2 微调的必要性

虽然大语言模型在通用领域表现出色，但在特定领域或任务上，其性能往往不足。这是因为通用领域的训练数据无法涵盖所有专业领域的知识和术语。为了使大语言模型更好地适应特定领域，微调（Fine-tuning）技术应运而生。

微调是指在预训练模型的基础上，使用特定领域的数据进行进一步训练，以调整模型参数，使其更适应目标任务。然而，传统的微调方法需要更新所有模型参数，这对于拥有数十亿参数的大语言模型来说，计算成本高昂，且效率低下。

1.3 LoRA：高效微调的解决方案

为了解决传统微调方法的缺陷，微软研究院提出了低秩适应（Low-Rank Adaptation，LoRA）技术。LoRA的核心思想是将模型参数的更新矩阵分解为低秩矩阵，从而显著减少需要更新的参数数量，提高微调