引言：大语言模型（LLM）的时代与微调的价值 随着人工智能技术的飞速发展，以Transformer架构为核心的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为自然语言处理（NLP）领域的核心驱动力。从GPT系列、BERT、T5到如今的通义千问、Llam
引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为自然语言处理领域的核心技术。这些模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，在各种NLP任务上展现出卓越的性能。然而，如何将这些通用的大模型适配到特定领域或应用场景，成
引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为自然语言处理领域的核心技术。这些模型通常拥有数十亿甚至数千亿参数，在各种下游任务中表现出色。然而，如何将这些通用的大模型适配到特定领域或应用场景，成为了AI应用
摘要 随着AI大模型技术的快速发展，如何高效地对这些庞大的预训练模型进行微调以适应特定业务场景成为业界关注的核心问题。本文深入研究了当前主流的AI大模型微调技术，重点对比分析了LoRA、Adapter和全量微调等不同方法的优缺点，并结合实际业务场景评估各种技术的适用性。通过理论分
AI大模型微调技术预研：基于Transformer的个性化模型训练实践 引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练模型已经成为自然语言处理领域的主流范式。从BERT到GPT系列，再到最新的LLaMA、ChatGLM等开源大模型，这些模型在各种NLP任务上都展现出了卓越的性能。
引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练语言模型（如BERT、GPT系列）在自然语言处理领域取得了突破性进展。这些模型通常包含数十亿甚至数千亿个参数，在通用语料上进行预训练后，能够通过微调适应各种下游任务。然而，传统的全参数微调方法存在计算资源消耗巨大、训练时间长、容易过拟
引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练语言模型（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，通过在海量文本数据上进行无监督学习，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，如何将这些通用的大
引言 随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为自然语言处理领域的核心技术。这些基于Transformer架构的超大规模模型在众多NLP任务中展现出卓越的性能，但其庞大的参数量和计算资源需求也带来了显著的挑战。如何在
引言 随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域取得了突破性进展。从GPT系列到BERT、T5等Transformer架构的广泛应用，企业级应用对大模型的需求日益增长。然而，通用的大模型往往无法直接满足特定
引言 随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLM）已经成为自然语言处理领域的核心技术。从GPT系列到BERT、T5等Transformer架构的广泛应用，大模型在各种NLP任务中展现出卓越的性能。然而，这些预训练模型往往需要大量的计算资源和存储空间，在实际应用中面临部署成本
