通用预训练模型难以满足特定领域需求，微调是提升模型适应性的关键手段。作为进阶篇，深入解析通义千问 1.5 系列模型的微调方法，重点阐述 LoRA 低秩自适应技术的原理与优势。该技术能在显著减少可训练参数的同时保持模型质量且不增加推理延迟，为开发者高效部署垂直领域大模型提供实用方案。
预训练模型虽然具备通用能力，但在面对特定领域的专业问题时，往往显得力不从心。通过微调，可以让模型更好地适应这些特定场景的需求，从而更精准地解决具体问题。
本篇属于进阶内容，我们将学习通义千问最新 1.5 系列模型的微调方式。
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种用于微调大型语言模型（LLM）的高效自适应策略。它不会引入额外的推理延迟，能够在保持模型质量的同时，显著减少下游任务的可训练参数数量。
Qwen1.5 是通义千问系列的 Beta 版本，基于 Transformer 架构的解码器语言模型，在海量数据上进行了预训练。与之前的版本相比，它在基础能力和效率上均有所提升。
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