引言 随着AI大模型技术的快速发展，如何在保持模型性能的同时降低微调成本成为业界关注的重点问题。传统的全参数微调方法虽然效果显著，但需要大量的计算资源和存储空间，这在实际应用中往往难以满足需求。因此，参数高效微调（Parameter Efficient Fine tuning,

狂野之翼喵 2025-12-17T09:13:00+08:00

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引言 在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的快速发展为自然语言处理任务带来了革命性的变化。然而，这些庞大的模型通常包含数十亿甚至数千亿个参数，在实际应用场景中往往需要进行针对性的微调以适应特定任务。传统的全参数微调方法虽然能够获得优

时光旅者2 2025-12-21T12:02:02+08:00

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引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为自然语言处理领域的核心技术。这些模型通常包含数十亿甚至数千亿个参数，在海量文本数据上进行预训练后，能够生成高质量的文本内容。然而，通用的大模型在面对特定领域任务时往往

文旅笔记家 2025-12-22T22:10:01+08:00

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