Prof. Tom Yeh 手绘交互图对比全量微调与 LoRA 的成本差异
ProfTomYeh · x · 2026-09-19
Prof. Tom Yeh 发布其微调系列第 9 篇:一张可拖动的交互图,将 Full Fine-Tuning 与 LoRA 并排对比——共享相同输入与输出形状,让读者直观看到两者唯一差异在于需要训练的参数量。
- 核心观点:学生通常不难理解 LoRA 是什么,难的是理解它为什么便宜;亲手拖动 rank、看到可训练参数计数下降而全量微调不动,才真正理解。
- 冻结层、线性探针、Adapter、LoRA 本质是同一件事:刻意选择让更少的数字发生变化。
- 附 5 道判断题(答案 F/T/F/T/T),如「增大 batch size 会增加可训练参数数」「rank 足够高时 LoRA 成本可超过全量微调」。
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