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无敌牛客侠
2020-07-10 19:12
湖南大学 C++
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昨天又忘了
2020-07-10
在牛客打卡69天,今天学习:刷题 10 道
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04-27 14:41
门头沟学院 Java
我学弟的实习,被 mentor 逼到崩溃
我学弟最近刚入职实习,本来他还挺期待的,结果入职没几天就找我吐槽,说他和 mt 的相处模式,简直窒息到想立刻辞职!我学弟最近才解锁他的第一次实习,对职场还一脸懵懂,本来以为 mt 会带着他慢慢学,结果现实狠狠打了他的脸。入职第一天,他的 mt 就简单给了他一本公司手册,说了句 “自己先看,有不懂的再问我”,就再也没主动管过他。学弟刚开始还不好意思问,后来遇到不会的问题,鼓足勇气发消息问 mentor,要么半天不回,要么就被怼 “这么简单的问题都不会,自己问AI”,语气不怎么好。有一次他解BUG时引入了点小错误,mentor 直接在部门群里艾特他,当着所有人的面批评他,一点情面都不留。更让人无奈...
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第 15 题:LoRA(Low-Rank Adaptation)的数学原理
第 15 题:LoRA(Low-Rank Adaptation)的数学原理 题目 解释 LoRA(Low-Rank Adaptation)微调的数学原理。 一、动机 全量微调大模型要更新全部参数,显存与算力成本高。LoRA 假设预训练权重在适应新任务时,有效更新是低秩的,因此只学习一个低秩增量,与原权重相加得到适应后的权重,从而大幅减少可训练参数与显存。 二、数学形式 设某层线性变换为 ,。LoRA 不直接改 ,而是增加低秩分解的增量: 其中 ,, 为秩。前向时: 训练:只训练 、, 冻结;参数量从 变为 。 推理:可把 算好存成一张矩阵,等价于单层线性,无额外延迟;或保留 分开算...
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