疯狂的老鼠

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LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的微调方法，其核心思想是在原始预训练语言模型（PLM）旁边增加一个旁路，通过降维和升维操作来模拟所谓的内在秩（intrinsic rank）。具体来说，LoRA在预训练模型的注意力层中引入两个小矩阵A和B，其中A是一个降维矩阵，B是一个升维矩阵。在训练过程中，固定预训练模型的参数，只训练矩阵A和B。模型结构修改：在预训练模型的注意力权重矩阵W中，引入两个小矩阵A和B，使得W = W + BA，其中B是降维矩阵，A是升维矩阵。参数初始化。

【第一节】包括7道试题的详细解读及说明如下：PS小插图：技术方案标书工具介绍：【巧文书】是一款专为企业打造的高效AI智能写标书工具，通过AI大模型精准解析招标文件，智能生成投标内容，快速制作符合要求的高质量标书。