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大模型微调技术深度解析：从全参数微调到QLoRA的显存优化革命
一、微调技术演进：为什么参数高效微调（PEFT）成为必然选择？
1.1 全量微调 vs PEFT 核心指标对比
| 维度 | 全量微调（FFT） | 参数高效微调（PEFT） |
|---|---|---|
| 显存占用（7B模型） | 80GB | 8-24GB |
| 训练速度 | 慢（更新全部参数） | 快（仅更新0.1%-5%参数） |
| 领域适应能力 | 强（全参数调整） | 可控（防止灾难性遗忘） |
| 多任务支持 | 需独立存储每个任务模型 | 共享基座+适配器 |
| 典型应用场景 | 数据量>100万条 | 数据量<10万条 |
成本案例：微调70B参数模型，全量微调需64张A100（80GB），QLoRA仅需8张RTX 4090
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