好的，没问题。 DoRA：解耦权重幅度与方向提升微调稳定性 大家好，今天我们来聊聊一个最近在模型微调领域备受关注的技术——DoRA，全称Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation，即权重解耦低秩适应。 在深入DoRA之前，我们先回顾一下模型微调的一些背景知识，以及它试图解决的问题。 背景：模型微调的挑战 模型微调，尤其是针对大型预训练模型（如LLM），已经成为一个非常流行的技术。通过微调，我们可以让一个通用模型快速适应特定任务，而无需从头训练。然而，微调并非总是那么顺利，它面临着一些挑战： 灾难性遗忘 (Catastrophic Forgetting)：微调过程中，模型可能会忘记在预训练阶段学到的知识，导致在新任务上表现良好，但在原始任务上表现下降。 训练不稳定：微调过程可能非常敏感，超参数的选择、训练数据的分布等都可能影响最终模型的性能，甚至导致训练崩溃。 资源消耗大：全量微调需要更新模型的所有参数，这对于大型模型来说，计算和存储成本都非常高昂。 为了解决这些问题，研究人员提出了各种参数高效微调方法，如LoRA (Low-Rank Adaptation …
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