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随着大模型应用发展的深入， 参数高效微调（PEFT）凭借定制化、精准性等优势，成为大模型优化的热门方式， 其中，LoRA引入低秩矩阵，实现了不输全面微调的下游适应性能，但是，增长的训练需求也带来了存储和传输成本，为了显著提升LoRA计算效率， NeurIPS'24最新收录工作VB-LoRA，创新提出了分而共享机制，通过向量库进行全局参数共享， 仅需LoRA参数0.4%，调优效率全面超越LoRA！ 为了帮助大家掌握大模型顶会微调方法，研梦非凡于 10月23日晚（周三） ，邀请了 从事大模型研究的王导师， 独家讲解 《VB-LoRA：超越LoRA！大模型微调效率巅峰！》 （AI前沿直播课NO.76） ，从大模型全量微调、PEFT，到LoRA及相关变体， 重点讲解顶会方法VB-LoRA架构、实验， 并介绍相关方法AM-LoRA，最后代码演示微调过程，1节课速通LoRA参数微调技术，get论文改进和实战
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