adaptation

强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】

根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5）PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
行云流水AI笔记·2025-06-28 19:19

【大模型学习 | LORA 原理及实现】

LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSGithub库：GitHub-microsoft/LoRA:Codeforloralib,animplementationof
九年义务漏网鲨鱼·2025-06-27 23:13

如何高效训练通义万相2.1的LoRA：从原理到实战指南

LoRA（Low-RankAdaptation）技术正是解决这一痛点的关键钥匙——它允许开发者以极低成本实现模型个性化定制。
Liudef06小白·2025-06-24 20:50

什么是 QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation，量化低秩适配）

QLoRA（QuantizedLow-RankAdaptation，量化低秩适配）是LoRA（Low-RankAdaptation）的一种优化扩展，旨在进一步降低大语言模型微调的计算和内存需求。
彬彬侠·2025-06-21 06:23

LoRA、QLoRA是什么

一：LoRA（Low-RankAdaptation，低秩适应）是一种高效的大模型参数微调技术，由Meta在2021年提出。
爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ·2025-06-20 17:58

人工智能安全（三）CODES：CodeS: Towards Building Open-source Language Models for Text-to-SQL

TowardsBuildingOpen-sourceLanguageModelsforText-to-SQL摘要介绍准备工作Taxt-to-SQL任务预训练语言模型STF和In-contextLearning架构A：增强预训练B：数据库Prompt的构建C：新领域的Adaptation
Joe_Ruc·2025-06-19 22:44

多模态大语言模型arxiv论文略读（127）

WhenSAM2MeetsVideoCamouflagedObjectSegmentation:AComprehensiveEvaluationandAdaptation➡️论文标题：WhenSAM2MeetsVideoCamouflagedObjectSegmentation
胖头鱼爱算法·2025-06-19 17:03

【域适应论文七】2023 Dual teacher-student based separation mechanism for openset domain adaptation

1.motivation开放集域自适应(OSDA)是一种较为现实和具有挑战性的域自适应协议，它假设源域和目标域的标签空间不同。现有的OSDA方法缺乏识别未知样本的能力，并且更容易受到负迁移的影响。对已知样本进行域适应之前，有必要对未知样本进行分离和拒绝。OSDA方法面临两个挑战。(1)如何尽可能准确地区分已知和未知样本。(2)如何精确匹配已知样本在不同领域的表示分布。这两个挑战激励我们在弥合域间隙
羊驼不驼a·2025-06-14 03:09

大模型LoRA微调技术：原理、优势与应用实践

在众多大模型微调技术中，LoRA（Low-RankAdaptation，低秩自适应）因其高效性和实用性脱颖而出。本文将系统性地介绍LoRA微调技术，帮助项目管理者和技术团队理解这一重要技术。
一个小番茄·2025-06-07 08:31

一篇文章理解Source-Free Domain Adaptation（SFDA）

这篇文章将从TransferLearning→DomainAdaptation→UnsupervisedDomainAdaptation→Source-FreeDomainAdaptation的顺序进行讲解一
2501_92336788·2025-06-06 15:32

LoRA：大模型高效微调的低秩之道——原理解析与技术实现

LoRA（Low-RankAdaptation）的提出，让模型微调变得像快艇般灵活高效。本文将深入解析LoRA的核心思想与数学原理。
摘取一颗天上星️·2025-06-05 22:43

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-ms-swift-单机多卡-RTX 4090双卡（十四）

二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。
开源技术探险家·2025-05-20 00:30

Joint Geometrical and Statistical Alignment for Visual Domain Adaptation

视觉领域自适应的联合几何与统计对齐景张，李婉清，菲利普·奥贡博纳澳大利亚卧龙岗大学高级多媒体研究实验室[email protected]，[email protected]，[email protected]摘要本文提出了一种新的用于跨域视觉识别的无监督域自适应方法。我们提出了一个统一的框架，从统计和几何两个方面减少域间的差异，称为联合几何与统计对齐（JGSA）。具体来说，我们学习两个耦
爱喝两碗汤·2025-05-17 21:41

Lora原理及实现浅析

Lora什么是LoraLora的原始论文为《LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels》，翻译为中文为“大语言模型的低秩自适应”。
别来这个网址·2025-05-12 10:17

【ACM MM会议-2024工业异常检测】FiLo++:融合细粒度描述和形变定位的零样本/少样本异常检测

Anomalydetectionmethodstypicallyrequireextensivenormalsamplesfromthetargetclassfortraining,limitingtheirapplicabilityinscenariosthatrequirerapidadaptation
Best_Me07·2025-05-06 08:08

linux 蓝牙协议

BlueZ实现了核心蓝牙协议，包括：-L2CAP(LogicalLinkControlandAdaptationProtocol)-SDP(ServiceDiscoveryProtocol)-RFCOMM
爱学习的大牛123·2025-05-04 07:51

【深度学习】LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models，论文解读

文章：https://arxiv.org/abs/2106.09685文章目录摘要介绍LoRA的特点什么是低秩适应矩阵？什么是适应阶段？低秩适应矩阵被注入到预训练模型的每一层Transformer结构中，这一步是如何做到的？摘要自然语言处理的一个重要范式是在通用领域数据上进行大规模预训练，并适应特定任务或领域。随着我们预训练更大的模型，全面微调，即重新训练所有模型参数，变得不太可行。以GPT-31
XD742971636·2025-05-03 13:54

Stable Diffusion: Lora篇

LoRA是Low-RankAdaptation的简写，直译为轻量级微调，是一种通用的AI大模型微调技术，通过LoRA使用可以对StableDiffusion模型输出进行微调型，更加随心所欲地实现定制华输出
duhaining1976·2025-04-26 20:34

TPAMI 2025 | 无源域适应中标签噪声的奥秘解析：理论与实践

论文信息题目：UnravelingtheMysteriesofLabelNoiseinSource-FreeDomainAdaptation:TheoryandPractice无源域适应中标签噪声的奥秘解析
小白学视觉·2025-04-26 19:25

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-Axolotl-单机单卡-V100（九）

二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。
开源技术探险家·2025-04-26 00:48

大模型微调综述

InstructionFine-Tuning，IFT)全参数微调(FullFineTuning，FFT)参数高效微调（Parameter-EfficientFine-Tuning，PEFT）常见的微调技术LoRA（Low-RankAdaptation
kuokay·2025-04-21 07:45

【大模型开发】开源大模型微调：LoRA（Low-Rank Adaptation）技术

LoRA（Low-RankAdaptation）微调技术详解与实战LoRA是一种高效的参数微调技术，旨在解决大规模预训练模型全参数微调时计算和存储开销过大的问题。
云博士的AI课堂·2025-04-17 18:01

深度探索 DeepSeek 微调：LoRA 与全参数微调实战指南

本篇文章将介绍LoRA（Low-RankAdaptation）、全参数微调等微调策略，并提供详细的代码示例，帮助开发者高效定制DeepSeek以适应特定任务。为什么要微调DeepSeek？
·2025-04-14 15:36

【AI】LoRA技术深度解析：大模型高效微调的革命性突破

LoRA技术深度解析：大模型高效微调的革命性突破一、技术原理与核心突破LoRA（Low-RankAdaptation）是一种通过低秩矩阵分解实现大模型参数高效优化的技术。
酱学编程·2025-04-12 22:26

微调和蒸馏：详细技术全解_蒸馏 微调

虽然完整的微调会更新所有权重，但近年来如LoRA（Low-RankAdaptation，低秩适
慕烟疏雨·2025-04-12 22:56

传统蓝牙L2CAP的连接流程（以被动连接ATT为例）

一、概述在蓝牙通信中，L2CAP（LogicalLinkControlandAdaptationProtocol，逻辑链路控制与适配协议）层位于上层协议（如RFCOMM、SDP等）和底层HCI之间，负责数据的封装
byte轻骑兵·2025-04-11 07:06

以微调deepseek为例，基于transformers改写实现lora+

LoRA+:EfficientLowRankAdaptationofLargeModels24年2月12的论文，主要思想就是对LoRA进行了一些改进，提升了模型效果。
淡水，·2025-04-08 11:41

多模态RAG实践：如何高效对齐不同模态的Embedding空间？

二、常见的对齐方法与关键技术点（一）对比学习（ContrastiveLearning）（二）多模态Transformer架构（联合编码）（三）领域适配（DomainAdaptation）与微调（Fine-Tuning
gs80140·2025-04-04 16:24

flutter_screenutil 教程

flutter_screenutil教程flutter_screenutilFlutterscreenadaptation,fontadaptation,getscreeninformation项目地址
白羿锟·2025-04-04 06:14

从物理层到应用层：蓝牙协议栈分层设计及BLE低功耗演进之路

BluetoothProtocolStack）1.物理层（PHY-PhysicalLayer）2.链路层（LL-LinkLayer）3.逻辑链路控制与适配协议（L2CAP-LogicalLinkControlandAdaptationProtocol
34号树洞·2025-04-01 11:33

如何利用 LoRA 微调大模型，实现高效个性化 AI 方案

LoRA（Low-RankAdaptation，低秩适应）技术的出现为解决这一挑战提供了创新方案。本文将深入探讨LoRA的原理、实现方法以及如何利用它来高效地微调大模型
萧鼎·2025-03-30 13:42

AI大模型底层技术——LoRA微调

(1)定义LoRA(Low-RankAdaptation)是一种针对大型预训练语言模型(LL
9命怪猫·2025-03-27 12:40

Unsloth 库和Hugging Face Transformers 库对比使用

在Unsloth中，save_pretrained_merged方法用于将微调后的LoRA（Low-RankAdaptation）适配器权重与原始模型
背太阳的牧羊人·2025-03-26 21:17

通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化

LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化，而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk})，LoRA的调整方式是：[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低，可以表示为两个低秩矩阵的乘积
背太阳的牧羊人·2025-03-20 08:53

从零学习大模型（六）-----LoRA（上）

LoRA简介LoRA（Low-RankAdaptation）是一种参数高效的微调技术，旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。
懒惰才能让科技进步·2025-03-18 06:01

LORA 微调大模型：从入门到入土

而在众多微调方法中，LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性，逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。作为一名小有经验的咸鱼开发者，我深知在实际项目中高效的进行
大模型.·2025-03-17 17:49

在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

解决方案：在LoRA（Low-RankAdaptation）微调大模型后，提升和优化推理效果可以从以下多维度策略入手，涵盖数据、模型架构、训练策略和后处理技术等方面：1.数据优化数据质量与多样性确保微调数据覆盖目标场景的多样性
玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:38

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-LLaMA-Factory-单机多卡-RTX 4090双卡（五）

二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。
开源技术探险家·2025-03-06 23:26

可可泛基因组-文献精读112

GenomicstructuralvariantsconstrainandfacilitateadaptationinnaturalpopulationsofTheobromacacao,thechocolatetree
让学习成为一种生活方式·2025-02-15 01:00

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调&合并-ms-swift-单机多卡-RTX 4090双卡（十五）

二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。
开源技术探险家·2025-02-12 04:50

一切皆是映射：域适应在DQN中的研究进展与挑战

域适应(DomainAdaptation)作为迁移学习的一
AI天才研究院·2025-02-10 00:33

使用一个大语言模型对另一个大语言模型进行“调教”

•PEFT：用于微调，特别是LoRA（Low-RankAdaptation）等技术。•Accelerate：用
大霸王龙·2025-02-07 03:25

【机器学习】机器学习重要方法——迁移学习：理论、方法与实践

方法与实践引言第一章迁移学习的基本概念1.1什么是迁移学习1.2迁移学习的类型1.3迁移学习的优势第二章迁移学习的核心方法2.1特征重用（FeatureReuse）2.2微调（Fine-Tuning）2.3领域适应（DomainAdaptation
E绵绵·2025-02-06 22:52

AUTOSAR从入门到精通-【应用实战篇】车载HMI-ADAS

Adas功能及特点1.导航系统（GuidanceSystem）2.实时交通系统(TrafficMessageChannel)3.电子警察系统ISA（Intelligentspeedadaptation或
林木秀·2025-02-04 01:57

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。
kakaZhui·2025-02-02 13:14

【Lora微调】提高模型效率的创新方法

为了在保持模型性能的同时减少计算开销，**Lora（Low-RankAdaptation）**应运而生。
@fishv·2025-01-25 07:19

大模型基础知识-LoRA与QLoRA

介绍LoRA与QLoRA1.LoRA(Low-RankAdaptation)LoRA是一种用于大规模语言模型(LLM)的参数高效微调技术，旨在减少微调大模型所需的计算资源和存储空间。
破壁者-燕·2024-09-13 03:12

深度学习速通系列:LoRA微调是什么

LoRA微调（Low-RankAdaptation）是一种用于大型预训练语言模型（LLM）的高效微调技术。
Ven%·2024-09-11 11:47

SwiftSiriWaveformView 使用教程

SwiftSiriWaveformView使用教程SwiftSiriWaveformViewAUIViewsubclassthatreproducesthewaveformeffectseeninSirioniOS7+.ItisaSwiftadaptationoftheamazingSCSiriWaveformViewbyStefanCeriu
马安柯Lorelei·2024-09-07 14:57

旋转目标检测：mmrotate仓库中 “主要模型” 及其 “配置文件” 的列表

mmrotate目录:mmrotate仓库中的主要模型和配置BackgroundandMotivation背景与动机MethodsOverview方法概述1.CFACFA:Convex-hullFeatureAdaptationforOrientedandDenselyPackedObjectDetectionCFA
沉浸式AI·2024-09-05 10:43
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