大模型微调技术入门：LoRA vs 全参数微调对比

大模型微调技术入门：LoRA vs 全参数微调对比

大模型微调是定制化大模型效果的核心技术，目前主流的微调方式有全参数微调和LoRA微调两种，本文对比两者的优劣势和适用场景：

全参数微调

优势：微调效果好，能够充分适配下游任务，适合数据量充足的场景
劣势：算力要求高，需要大量GPU显存，训练成本高，训练时间长

LoRA微调

优势：算力要求低，仅需少量GPU显存即可微调7B甚至70B参数模型，训练成本低，速度快，方便快速迭代
劣势：效果略逊于全参数微调，适合数据量中等的场景

对于大部分场景，推荐优先使用LoRA微调，成本低见效快；如果对效果要求极高，且数据量充足，可以选择全参数微调。