大型语言模型 (LLM) 可以从大量文本中学习，并为各种任务和领域生成流畅、一致的文本，从而彻底改变自然语言处理 (NLP)。然而，定制 LLM 是一个具有挑战性的任务，通常需要 训练过程，这非常耗时且计算成本高昂。此外，训练 LLM 需要多样化且具有代表性的数据集，这可能很难获取和整理。 企业如何在不支付全部训练成本的情况下利用 LLM 的强大功能？一个很有前景的解决方案是 Low-Rank Adaption (LoRA)，这是一种微调方法，可以显著减少可训练参数的数量、内存需求和训练时间，同时实现与各种 NLP 任务和领域的微调相当甚至更好的性能。 本文介绍了 LoRA 的直觉、实现和一些应用。它还比较了 LoRA 与监督式微调和提示工程，并讨论了它们的优缺点。本文概述了训练和推理 LoRA 调整模型的实用指南。最后，它演示了如何使用 NVIDIA TensorRT-LLM 在…
这是一个从 https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/tune-and-deploy-lora-llms-with-nvidia-tensorrt-llm/ 下的原始话题分离的讨论话题