概述
随着我们深入研究参数高效微调 (PEFT) 的世界，了解这种变革性方法背后的驱动力和方法变得至关重要。在本文中，我们将探讨 PEFT 方法如何优化大型语言模型 (LLM) 对特定任务的适应。我们将揭开 PEFT 的优点和缺点，深入研究 PEFT 技术的复杂类别，并破译两种卓越技术的内部工作原理：低秩适应（LoRA）和量化低秩适应（QLoRA）。本次旅程旨在让您全面了解这些技术，使您能够利用它们的力量来进行语言处理。
学习目标：
- 了解 NLP 中预训练语言模型和微调的概念。
- 探索微调大型模型时计算和内存要求带来的挑战。
- 了解参数高效微调 (PEFT) 技术