AI大模型微调技术预研：LoRA与Adapter模式在企业级应用中的性能对比
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）已经成为自然语言处理领域的核心技术。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微调以适应特定任务需求。传统的全量微调方法虽然效果显著，但面临着计算资源消耗巨大、部
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