?一、前言
????????預訓練模型提供的是通用能力，對于某些特定領域的問題可能不夠擅長，通過微調可以讓模型更適應這些特定領域的需求，讓它更擅長解決具體的問題。
? ? ? ? 本篇是開源模型應用落地-qwen-7b-chat-LoRA微調（一）進階篇，學習通義千問最新1.5系列模型的微調方式。
二、術語介紹
2.1. LoRA微調
????????LoRA (Low-Rank Adaptation) 用于微調大型語言模型 (LLM)。 ?是一種有效的自適應策略，它不會引入額外的推理延遲，并在保持模型質量的同時顯著減少下游任務的可訓練參數(shù)數(shù)量。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845699.html
2.2.?Qwen1.5
? ? Qwen1.5 is the beta version of Qwen2, a transformer-based decoder-only language model pretrained on a large amount of data. In comparison with the previous released Qwen, the improvements include:文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845699.html
- 6 model sizes, including 0.5B, 1.8B, 4B, 7B, 14B, and 72B;
- Significant performance improvement in human preference for chat models;
- Mul
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