Lora解释lora的原理了lora是在模型的哪一步在这一步之前大模型都完成了哪些准备有哪些条件有了lora之后模型代码如何变化在save与加载时有什么变化如何使用LoRA 之前要准备什么它具体改了什么模型代码要怎么变化保存和加载有什么不同为什么叫低秩关键点——放进大模型后是什么样矩阵形状例子——基础线性层的形状LoRA 给这个线性层增加什么形状为什么这等价于给 W 加一个更新关键点——放进大模型后序列维度怎样变化训练时这些形状会变吗Lora的设计、调参哲学是怎样的在调参时主要是调整秩r和缩放系数α的大小然后训练就是在训练A,B矩阵的参数那么它们的设计和配置有哪些哲学、经验目标模块通常比单独加大 rank 更值得先考虑在一般大模型训练过程中数据的形状变化情况是怎样的QLoRA又是什么原本微调的过程或原理是怎样的 来自尧图内容编辑团队
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