GPT-3 175B

LoRA 与 QLoRA：选择正确的 LLM 微调方法

本文比较了 LoRA 和 QLoRA，这是两种用于大型语言模型（LLM）的微调技术。当 16 位模型能够容纳在可用 GPU 内存中时，LoRA 是合适的选择；而 QLoRA 通过将基础模型量化为 4 位，在内存受限的情况下更具优势。QLoRA 显著降低了内存需求，使得在更少的 GPU 上微调更大的模型成为可能，尽管由于计算过程中重新量化的过程，它可能会带来轻微的性能开销。作者建议在特定数据集上测试这两种方法，以确定在质量和成本效益方面的最佳选择。