随着大模型应用发展的深入，参数高效微调（PEFT）凭借定制化、精准性等优势，成为大模型优化的热门方式， 其中，LoRA引入低秩矩阵，实现了不输全面微调的下游适应性能，但是，增长的训练需求也带来了存储和传输成本，为了显著提升LoRA计算效率，NeurIPS’24最新收录工作VB-LoRA，创新提出了分而共享机制，通过向量库进行全局参数共享， 仅需LoRA参数0.4%，调优效率全面超越LoRA！
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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