AI大模型主流微调技术原理图解

目前，大模型落地垂直场景，定制化微调是核心刚需。
上图拆解全参数微调、LoRA、QLoRA、Prompt Tuning 的技术原理与资源门槛差异，能够帮大家厘清微调与RAG知识库、Skill微调的关联边界。
图1：讲清楚大模型微调：两大路线——全参数微调、参数高效微调，以及 LoRA微调、QLoRA微调、Prompt Tuning微调的分类关系。
图2：重点解析参数高效微调所涉及的LoRA微调、QLoRA微调、Prompt Tuning微调的技术原理、资源要求和适用场景。
图三：理清Skill 微调、RAG与微调方案的关系——RAG 负责补知识，微调负责对齐行为，二者不是替代关系，而是协同关系。