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stable-diffusion lora dreambooth 极少数据就能微调大模型
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极少数据就能微调大模型,一文详解LoRA等方法的运作原理Lo 利用低秩适配(low-rankadaptation)的方法,可以在使用大模型适配下游任务时只需要训练少量的参数即可达到一个很好的效果。 LoRA是怎么去微调适配下游任务的? 流程很简单,LoRA利用对应下游任务的数据,只通过训练新加部分参数来适配下游任务。 而当训练好新的参数后,利用重参的方式,将新参数和老的模型参数合并,这样既能在新任w-Rank Adaptation of Large Language Models (LoRA)
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