QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs大模型论文讲解

最新推荐文章于 2025-12-18 11:52:33 发布
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#人工智能

Qlora提出了一种新方法，能在量化模型至4bit时保持性能，通过使用低秩适配权重和反向传播中量化的梯度更新。在大型语言模型（LLM）中，只更新少量的适配器参数，降低了微调时的内存需求。这种方法有助于模型压缩，尤其是对于资源受限的环境。

主要是为了更好地理解Qlora如何利用量化较少训练内存，学习永无止境，紧随其后；

QLORA首次提出了量化4bit而没有任何性能的损失，作者提出了一种新的高精度技术来量化预训练模型参数到4bit，并且添加了一个小的可学习的低秩适配权重，他的参数更新通过反向传播梯度量化的权重；为LLM的每一层添加了少量的可训练参数（适配器），并冻结了所有原始参数。这样对于微调，只需要更新适配器权重，这可以显著减少内存占用。具体量化博客讲的不错(126条消息) 闲话模型压缩之量化（Quantization）篇_模型压缩量化_ariesjzj的博客-优快云博客(126条消息) 模型压缩之量化入门笔记||量化基本公式的理解||量化过程可视化||LSQ公式理解_Bitterest的博客-优快云博客(126条消息) 半精度（FP16），单精度（FP32），双精度（FP64）_我叫夏满满的博客-优快云博客

chenmingwei000
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QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
qq_52053775的博客
05-17 183
确定量化级别和范围：选择量化后的整数位数(如INT8)，并确定对应的浮点数范围和整数范围。计算缩放因子：根据浮点数范围和整数范围计算缩放因子。量化：将浮点数通过公式映射为整数。
QLoRA：量化 LLM 的高效微调
强化学习曾小健
06-05 2081
我们介绍了 QLoRA，这是一种有效的微调方法，可以减少内存使用量，足以在单个 48GB GPU 上微调 65B 参数模型，同时保留完整的 16 位微调任务性能。QLoRA 通过冻结的 4 位量化预训练语言模型将梯度反向传播到低阶适配器 (LoRA)。我们最好的模型系列，我们命名为 Guanaco，在 Vicuna 基准测试中优于所有以前公开发布的模型，达到 ChatGPT 性能水平的 99.3%，同时只需要在单个 GPU 上进行 24 小时的微调。
【LLM学习】论文学习-Qlora: QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
m0_62237233的博客
03-21 1204
本文介绍了一种名为QLoRA的创新方法，用于有效微调LLMs（文中Guanaco模型）。这种方法通过减少微调模型所需的内存量，使得原本需要超过780GB GPU内存的6.5B参数模型微调，现在可以在小于48GB的GPU内存下完成，同时保持与16位全参数微调的性能相当。这项技术使得目前最大的公开可用模型能够在单个GPU上微调，显著提高了LLM微调的可行性。so，重点是减少微调模型所需内存的使用——>保持性能的同时，提高了LLM微调的可能性。一种理论上最适合正态分布数据的量化的新的数据类型。
【论文笔记】QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
小嗷犬的博客
01-05 1602
我们提出了QLoRA，一种高效的微调方法，能够将内存使用量降低到足以在单个48GB GPU上微调一个65B参数模型，同时保持完整的16位微调任务性能。QLORA通过冻结的、4位量化预训练语言模型将梯度反向传播到低秩适配器（LoRA）。我们最好的模型系列，命名为Guanaco，在Vicuna基准测试中优于所有之前公开发布的模型，达到ChatGPT性能的99.3%，而只需在单个GPU上微调24小时。，一种信息论上对正态分布权重最优的新数据类型；，通过量化量化常数来减少平均内存占用；来管理内存峰值。
[论文笔记]QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
日积月累，天道酬勤
09-07 3315
⭐ 作者提出了QLoRA，一种高效的微调方法，它在减少内存使用的同时保持16位微调任务的完整性能。这是通过：4位NormalFloat、双重量化(对量化常数进行量化)、分页优化器(GPU内存不足的情况下，自动进行CPU和GPU之间的页面传输)来管理内存峰值实现的。微调时冻结**4位量化预训练语言模型**而向低秩适配器(LoRA)反向传播梯度。
论文阅读笔记——QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
Multiple_x的博客
03-15 1735
QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs 论文阅读笔记
QLoRA | 48G内存训练24小时，改进版4-bit量化技术微调650亿参数的模型达到chatgpt99.3%的效果
hxshine的博客
06-03 2796
and直接训练650亿参数的LLaMA进行16位微调需要780GB内存，成本太高。最近量化技术能降低LLM内存使用量，但是一般适应语推理阶段，其用在训练阶段效果就拉跨。本文证明可以在4-bit量化微调带来的损失，可以完全通过adpter来优化，达到原始16-bit微调的精度（chatgpt的99.3%），并极大程度的降低内存使用量同时降低训练时间。QLoRA方法要点如下：直接使用4-bit精度的量化利用Paging Flow优化内存spikes问题with LoRA。
万字精研：大型语言模型微调Fine-Tuning技术——14种主流方法的原理、适用场景及实践指南
丨汀、的博客
09-05 1318
万字精研：大型语言模型微调Fine-Tuning技术——14种主流方法的原理、适用场景及实践指南
【论文解读】QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
weixin_50862344的博客
10-19 1676
(1)4位NormalFloat，一种信息理论上最优的正态分布数据量化数据类型，比4位整数和4位浮点数产生更好的经验结果。(2)双量化。(3)Paged Optimizers，使用NVIDIA统一内存，以避免处理具有长序列长度的小批量时发生的梯度检查点内存峰值。
【论文精读】QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
HERODING23的博客
07-06 5977
一篇面向低资源大语言模型微调场景的文章，基于LoRA实现，能够将65B的大模型微调在单张48G的专业卡上，并且性能和全量微调相当，在业界引发了不小的轰动。本文将对这篇文章进行细致深入的剖析，来看看究竟运用了什么技术能够如此大幅度降低显存的需求。Paper:code:本文提出了QLORA，一种高效的微调方法，可以极大降低显存的开销，能够做到在48G的显存上微调65B参数模型，同时保留完整的16位精度。QLORA通过冻结的4位量化预训练语言模型将梯度反向传播到LoRA中。
QLoRA：量化LLMs的有效调优方法
yorkhunter的博客
07-20 978
23年5月份来自华盛顿大学的的大模型调优论文“QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs“。
LLMs之Guanaco：《QLoRA：Efficient Finetuning of Quantized LLMs》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-30 4731
​ LLMs之Guanaco：《QLoRA：Efficient Finetuning of Quantized LLMs》翻译与解读 目录 《QLoRA：Efficient Finetuning of Quantized LLMs》翻译与解读 Abstract 1、Introduction引言 2、背景Background 3、QLORA微调QLORA Finetuning 4、QLoRA与标准微调的比较QLoRA vs. Standard Finetun
LIMA和QLoRA论文解读
狮子座明仔知识集散场
05-28 2246
在 1000 个精心策划的样本上对一个强大的预训练语言模型（LLaMa-65B）进行微调，可以在广泛的prompt中产生显著的、有竞争力的结果。然而，这种方法也有局限性：首先，构建这样的样本所付出的脑力劳动是巨大的，而且很难扩大规模。其次，LIMA 并不像产品级模型那样鲁棒，虽然 LIMA 通常会产生良好的反应，但对抗性prompt可能会生成错误的答复。尽管如此，这项工作表明，用简单的方法来解决复杂的对齐问题是有潜力的。
每日学术速递5.27
与君共勉，一起学习
05-28 1374
我们最好的模型系列，我们命名为 Guanaco，在 Vicuna 基准测试中优于所有以前公开发布的模型，达到 ChatGPT 性能水平的 99.3%，同时只需要在单个 GPU 上进行 24 小时的微调。QLoRA 引入了多项创新，以在不牺牲性能的情况下节省内存：(a) 4 位 NormalFloat (NF4)，一种新的数据类型，理论上是正态分布权重的最佳信息 (b) 双量化，通过量化减少平均内存占用量化常数，以及 (c) 分页优化器来管理内存峰值。标题：QLoRA：量化 LLM 的高效微调。
大模型学习基础（五） 强化学习（Reinforcement Learning，RL）初步
qq_56095294的博客
12-13 365
前面的文章简单介绍过，传统的监督学习所使用的数据集是（特征，标签），有“标签”即明确的知晓正确的输出应该是什么。而实际的情况是，环境的状态S是由多个Si构成的，每训练一组S-a即训练一个多分类问题，把这些问题的损失函数（交叉熵）加在一起，即可训练出在不同的状态下应该使用什么动作。模型在选择一个动作之后，这个动作实际是对Environment发生，相应的Environment会给模型一个回馈Reward，然后再给模型一个新的Observation，模型继续选择新的动作，循环此过程。
数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
最新发布
LyAGent的博客
12-18 349
《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 1115
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 503
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
ChatGLM-Finetuning技术提升AI大模型性能
综合来看，‘apex-master.zip’很可能是一个包含AI大模型，如‘ChatGLM-Finetuning’的源代码及其相关资源的压缩包文件。这种文件通常由机器学习研究者或数据科学家创建和使用，用于构建、训练和微调复杂的AI模型，...
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