前言

实验表明， QLoRA 技术使得研究者能够在单个48GB GPU 上微调650亿个参数规模的模型，同时维持16bit精度任务的完整性能。例如，在训练 Guanaco 模型时，仅需在单个 GPU 上微调24h,即可达到与 ChatGPT 相当的99.3％性能水平。通过 QLoRA 微调技术，可以有效降低模型微调时的显存消耗

8、 QA - LoRA

在论文" QA - LoRA : Quantization - aware Low - rank Adaptation of large languagemodels "中，研究者提出了一种量化感知的低秩适应( QA - LoRA ）算法。该方法来源于量化和适应的自由度不平衡的思想。

研究者提出采用分组运算符的方式，旨在增加量化自由度的同时减少适应自由度。
QA - LoRA 的实现简便，仅需几行代码，同时赋予原始的 LoRA 两倍的能力：
．在微调过程中， LLM 的权重被量化（如INT4)，以降低时间和内存的使用
.微调后， LLM 和辅助权重能够自然地集成到一个量化模型中，而不损失准确性
通过在 LLaMA 和LLaMA2模型系列的实验中证明， QA - LoRA 在不同的微调数据集和下游场景中验证了其有效性。
如图6所示，与之前的适应方法 LoRA 和 QLoRA 相比， QA - LoRA 在微调和推理阶段都具有更高的计算效率。更重要的是，由于不需要进行训练后量化，因此它不会导致准确性损失。在图6中展示了INT4的量化，但 QA - LoRA 可以推广到INT3和INT2

实验证明， VeRA 在 GLUE 和E2E基准测试中展现了其有效性，并在使用LLaMA27B模型时仅使用140万个参数的指令就取得了一定的效果。这一方法为在大型语言模型微调中降低存储开销提供了一种新的思路，有望在实际应用中取得更为显著的效益。

11、 S - LoRA

LoRA 作为一种参数高效的大型语言模型微调方法，通常用于将基础模型适应到多种任务中，从而形成了大量派生自基础模型的 LoRA 模型。由于多个采用 LoRA 形式训练的模型的底座模型都为同一个，因此可以参考批处理模式进行推理。

据此，研究者提出了一种 S - LoRA ( Servingthousands of con current LoRA adapters ）方法， S - LoRA 是一种专为可伸缩地服务多个 LoRA 适配器而设计的方法。

S - LoRA 的设计理念是将所有适配器存储在主内存中，并在 GPU 内存中动态获取当前运行查询所需的适配器。为了高效使用 GPU 内存并减少碎片， S - LoRA 引入了统一分页。统一分页采用统一的内存池来管理具有不同秩的动态适配器权重以及具有不同序列长度的 KV 缓存张量。此外， S - LoRA 还采用了一种新颖的张量并行策略和高度优化的自定义 CUDA 核心，用于异构批处理 LoRA 计算。这些特性使得 S - LoRA 能够在单个 GPU 或跨多个 GPU 上提供数千个 LoRA 适配器，而开销相对较小。通过实验发现， S - LoRA 的吞吐量提高了4倍多，并且提供的适配器数量增加了数个数量级。因此， S - LoRA 在实现对许多任务特定微调模型的可伸缩服务方面取得了显著进展，并为大规模定制微调服务提供了潜在的可能性。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师（吴文俊奖得主）

给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

• 基础篇，包括了大模型的基本情况，核心原理，带你认识了解大模型提示词，Transformer架构，预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门AI大模型
• 进阶篇，你将掌握RAG，Langchain、Agent的核心原理和应用，学习如何微调大模型，让大模型更适合自己的行业需求，私有化部署大模型，让自己的数据更加安全
• 项目实战篇，会手把手一步步带着大家练习企业级落地项目，比如电商行业的智能客服、智能销售项目，教育行业的智慧校园、智能辅导项目等等

但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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