东锡NLP发文讲解LoRA与QLoRA显存优化
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东锡NLP发文讲解LoRA与QLoRA显存优化
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AI 综述
东锡 NLP 发布长文，讲解 LoRA 与 QLoRA 如何降低大模型微调的显存开销。文中称，QLoRA 用 4 位 NF4 存储冻结权重、用 16 位训练 LoRA 的 A、B 矩阵，使 7B 模型的显存需求从全参数微调约 100 GB 降到约 5 GB。 该文是其后训练系列第三篇，上一篇讲指令微调，本篇聚焦微调显存开销的降低方法。
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最新进展10月24日 16:54
LoRA 与 QLoRA：用一块 GPU 微调大模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月24日
- 东锡 NLPLoRA 与 QLoRA：用一块 GPU 微调大模型
这篇长文讲解 LoRA 与 QLoRA 如何降低大模型微调的显存开销：QLoRA 用 4 位 NF4 存储冻结权重、用 16 位训练 LoRA 的 A、B 矩阵，使 7B 模型显存需求从全参数微调约 100 GB 降到约 5 GB。
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