97_微调基础:全参数 vs LoRA
在2025年的大模型时代,微调技术已经成为将通用大语言模型(LLM)适配到特定领域和任务的核心技术手段。随着模型规模的不断膨胀——从早期的数十亿参数到如今的数千亿甚至万亿参数,如何在有限的计算资源下高效地微调大模型,成为AI工程师面临的关键挑战。本文将深入探讨两种主流的微调方法:全参数微调和LoRA(Low-Rank Adaptation)低秩适应微调,从原理、技术实现、资源需求、性能表现等多个维度进行全面对比分析,帮助读者在实际项目中做出最优的技术选择。