LoRa技术

LoRa是一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案,以其长距离、低功耗和大量组网节点的特点在LPWAN通信技术中占据优势。LoRa通过提高接收机灵敏度和应用前向纠错编码技术,实现了低功耗和远距离的平衡。LoRa网络由终端、网关、网络服务器和应用服务器组成,采用星形拓扑结构。终端设备分为Class A、B、C三类,以满足不同通信和功耗需求。

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虽然NB-IoT来势汹汹,但LoRa技术已经在世界各地都有落地的商业项目,技术成熟度上已经处于领先地位。在最近几年,LoRa技术还是大有用武之地的。本文就带大家快速了解一下LoRa技术的基本内容。

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LoRa 是LPWAN通信技术中的一种,是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。目前,LoRa 主要在全球免费频段运行,包括433、868、915 MHz等。

LoRa的最大特点就是:

传输距离远

工作功耗低

组网节点多

LoRa低功耗的秘密

我们知道在通信系统中距离和功耗就是一对儿天然的矛盾。发射功率降下来,那传播距离必然就近了。那么LoRa是如何解决这一矛盾的?根本原因是LoRa提高了接收机的灵敏度,从而拥有超强的链路预算,也就不需要很高的发射功率了。

LoRa接收端灵敏度要归功于直接序列扩频技术。LoRa采用了高扩频因子,从而获得了较高的信号增益。一般FSK的信噪比需要8dB,而LoRa只需要-20dB。

### LoRA 技术概述 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种针对大型语言模型(LLM)微调的技术,旨在通过引入低秩矩阵分解的方式显著降低参数更新的数量,从而提高效率并减少计算资源的需求[^3]。这种方法的核心在于仅调整原始模型权重的一个低维子空间,而不是直接修改整个模型的权重。 #### 低秩适应(LoRA)的工作机制 在传统的全量微调中,所有的模型参数都会被重新训练,这种方式不仅耗费大量算力,还容易导致灾难性遗忘现象的发生。相比之下,LoRA 提出了一个创新性的思路——通过对 Transformer 架构中的线性层进行低秩分解,将原本高维度的权重矩阵拆分为两个更低维度的小矩阵 \( A \in \mathbb{R}^{d_{\text{hidden}} \times r} \) 和 \( B \in \mathbb{R}^{r \times d_{\text{output}}} \),其中 \( r \) 表示低秩矩阵的秩[^1]。这种设计使得只需要优化少量新增加的参数即可完成目标任务的学习过程。 #### 超参数 r 的影响分析 超参数 \( r \) 在 LoRA 方法里扮演着至关重要的角色。当选择较小值时,能够有效减少可训练参数数量进而加快收敛速度;但是同时也限制了网络表达能力,可能会造成欠拟合风险增加的情况发生。反之如果设置较大数值,则允许更多自由度去捕捉复杂的模式特征,不过随之而来的是更高时间成本开销以及可能出现过拟合等问题。因此实际应用当中通常需要经过多次实验探索最佳范围内的合适取值来达到理想效果之间的权衡点。 #### 实践意义与优势总结 采用 LoRA 方案不仅可以大幅削减存储占用率和加速推理阶段运行效率外,在迁移学习场景下也表现出色。由于其专注于局部区域内的细粒度调节而非全局覆盖式的改动方式,所以特别适合那些希望利用已有大规模预训练成果快速适配到不同领域或者特殊用途上去的企业和个人开发者们使用[^2]。 ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, LoraConfig, get_linear_schedule_with_warmup model_name_or_path = "bigscience/bloom" lora_rank = 8 # Example value of 'r' config = LoraConfig( r=lora_rank, lora_alpha=16, target_modules=["q_proj", "v_proj"], # Specify the modules to apply LoRA on. ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) model = model.train() # Apply LoRA configuration and prepare optimizer & scheduler accordingly... ```
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