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马东锡 NLP 后训练系列第三篇：LoRA 与 QLoRA 的 rank、低秩近似与量化
马东锡 NLP 后训练系列第三篇：LoRA 与 QLoRA
AI 导读
马东锡 NLP 发布后训练系列第三篇，主题为 LoRA 与 QLoRA。文章围绕 rank 秩、low-rank approximation 低秩近似、quantization 量化三个基本概念展开，并用矩阵中的 pattern 模式这一概念将三者串联起来。
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Dongxi 东锡 NLP· @dongxi_nlp · X·2026-10-24 17:01· 53 分钟前AI 评分36
AI 导读
马东锡 NLP 发布后训练文章系列第三篇，主题为 LoRA 和 QLoRA。文章围绕 rank 秩、low-rank approximation 低秩近似、quantization 量化三个基本概念展开，并用矩阵中的 pattern 模式这一概念将三者串联起来。
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后训练文章系列第三篇，关于 LoRA 和 QLoRA
三个重要的基本概念：
rank 秩
low-rank approximation 低秩近似
quantization 量化
它们可以用同一个概念串起来，即矩阵中的 pattern模式。
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