基本信息
文件名称：大语言模型的高效微调之道：LoRA、QLoRA、Adapter等参数高效微调技术全景对比.docx
文件大小：71.8 KB
总页数：29 页
更新时间：2026-01-07
总字数：约2.25万字
文档摘要
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《大语言模型的高效微调之道：LoRA、QLoRA、Adapter等参数高效微调技术全景对比》
课题分析与写作指导
本课题《大语言模型的高效微调之道：LoRA、QLoRA、Adapter等参数高效微调技术全景对比》聚焦于当前自然语言处理（NLP）领域最前沿的技术挑战——如何在有限的计算资源和存储条件下，有效地将海量预训练大语言模型适配到特定的下游任务中。随着参数规模从亿级迈向万亿级，传统的全量微调已变得不可行，参数高效微调技术应运而生。本内容旨在深入剖析LoRA、QLoRA、Adapter、PrefixTuning、PromptTuning等主流PEFT技术