待验证85% 置信事实时间未知

LoRA可以将可训练参数量减少99%以上

1

来源数

85%

置信度

长期有效

时效性

2026/5/31

首次发现

来源

大模型学习路线：七大板块从入门到项目实战全解析

bilibili全栈AI开发

涉及实体

相关事实

待验证LoRA等参数高效微调技术可将显存需求降低60%以上76% 相似待验证LoRA将可训练参数量从d²降低到2dr，其中r通常为4-6475% 相似待验证LoRA微调只需训练不到1%的参数即可达到接近全参微调的效果，显存需求大幅降低至单张消费级显卡可承受范围74% 相似部分验证对于一个4096×4096的权重矩阵，LoRA可能只需要训练两个4096×8的矩阵，将可训练参数量从约1600万降低到约6.5万，减少了99.6%71% 相似已验证对于一个 70 亿参数的模型，LoRA 通常只需训练不到 1% 的参数量，显存需求可降低 60% 以上68% 相似

引用此条事实

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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/4676

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get_claim(id=4676)