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LoRA微調參數量案例與訓練方式
2 篇報道1 個報道來源2 小時前更新
先了解這件事
AI 綜述
2026年11月5日22:30，DEV Community 報道以 Qwen2.5-1.5B-Instruct 為例，在配備 16GB 記憶體的 Apple Silicon Mac 上採用 Rank 16 微調，訓練 18.5M 個參數，約佔模型總參數的 1.2%。11月6日05:27，該網站的後續報道補充説明，LoRA 微調會凍結基礎模型權重，改為在指定線性層訓練兩個低秩矩陣；該配置涉及 28 個區塊。後續報道的參數量及比例與早先報道一致，現有報道未提供其他模型或配置的數據。
AI 根據報道生成 · 2 小時前更新
最新進展11月6日 05:27
最新報道説明，LoRA 會凍結基礎模型權重，並在指定線性層訓練兩個低秩矩陣。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
11月6日
- DEV CommunityLoRA 微調實際訓練哪些參數？以 Qwen2.5-1.5B-Instruct 為例
LoRA 微調會凍結基礎模型權重，改為在指定線性層訓練兩個低秩矩陣；以 Qwen2.5-1.5B-Instruct 的 Rank 16 配置為例，28 個區塊共訓練 18.5M 個參數，約佔模型 1.2%。
11月5日
- DEV CommunityLoRA 微調實際訓練哪些參數？
以 Qwen2.5-1.5B-Instruct 在 16GB Apple Silicon Mac 上以 rank 16 微調為例，LoRA 訓練 18.5M 個參數，約佔模型總參數的 1.2%。
本事件熱度走勢
當前熱度 10·可比範圍峯值 10（11月5日 23:00）·近 24 小時可比範圍變化 –
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