QLoRA

← Chương trước: Phần 2: Kỹ Nghệ Dữ Liệu Cho SFT: NEFTune & SemDeDup | Mục lục Series | Chương tiếp theo: Phần 4: Knowledge Distillation: Chắt Lọc Tri Thức DeepSeek-R1 → Answer-first: QLoRA lượng tử hóa trọng số gốc xuống định dạng 4-bit NormalFloat (NF4) kết hợp Double Quantization và Paged Optimizers. Kỹ thuật này giảm hơn 65% VRAM, cho phép fine-tune mô hình 8B-14B trên một GPU 24GB duy nhất (A10G/L4) mà vẫn bảo toàn 99% độ chính xác. ...

Answer-first: Chọn Prompt Engineering để thử nghiệm nhanh và các tác vụ phổ quát; chọn RAG khi cần truy xuất tri thức động cập nhật liên tục; và chỉ chọn Fine-tuning (LoRA/QLoRA trên SLM) khi cần chuẩn hóa định dạng JSON nghiêm ngặt, cố định phong cách đối kháng, hoặc nén token giảm chi phí suy luận ở quy mô lớn. 🇬🇧 Read the English version of this article on tanhdev.com ...