（1）Fine-tuning

定义： Fine-tuning是一种常见的迁移学习方法，它通过在特定任务上继续训练预训练模型来调整模型参数。

特点：

• 全面调整：更新整个模型的参数，以适应新的任务。

• 数据需求：需要一定量的标注数据进行训练。

• 资源消耗：相较于LoRA，Fine-tuning可能需要更多的计算资源和存储空间。

应用：

• 广泛应用于各种NLP任务，如情感分析、文本分类、机器翻译等。

  (2)LoRA (Low-Rank Adaptation)

定义： LoRA是一种对预训练模型进行微调的方法，它通过引入低秩矩阵来近似模型的参数更新，从而减少所需的参数量。

特点：

• 参数效率：通过低秩分解，LoRA能够以极少的额外参数实现有效的微调。

• 可扩展性：适用于大型模型，因为只增加少量的参数。

• 兼容性：LoRA可以与原始模型并行使用，无需修改原始模型结构。

应用：

用于大型模型如GPT-3，在保持预训练模型大部分参数不变的情况下，进行快速且节省资源的微调。

(3)QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation)

定义： QLoRA是LoRA的一个变种，它结合了量化和低秩分解的技术，旨在进一步减少模型大小和提高推理速度。

特点：

• 量化：通过量化技术减少参数的数值精度，从而减少模型大小和提高计算效率。

• 低秩分解：与LoRA相似，使用低秩矩阵来近似参数更新。

• 效率：相较于LoRA，QLoRA在保持相似性能的同时，进一步减少了模型的存储和计算需求。

应用：

• 特别适用于在资源受限的环境中部署大型预训练模型。

综合比较：

• 参数量：Fine-tuning > LoRA > QLoRA

• 计算资源：Fine-tuning > LoRA > QLoRA

• 适应性：Fine-tuning能够全面调整模型，而LoRA和QLoRA则更侧重于高效调整。

• 部署难度：QLoRA和LoRA由于参数量少，更适合在边缘设备上部署。