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淘宝工程师实践分享：如何用LoRA技术低成本微调大模型，让AI模型更好地工作。

核心内容:

1. LoRA微调技术的原理及优势解析

2. 主流大型语言模型微调技术方案对比

3. 小样本场景下的业务定制效果验证

本文主要介绍了大模型时代下，如何通过 LoRA（Low-Rank Adaptation）这一参数高效微调技术，实现对大模型的轻量级定制，改变从做模型到玩模型的思路。讲述着这个 LoRA 的原理、优势与局限性，并结合全域原生变换（Transformers + PEFT）和百度平台落地的方式，展示了在小样本、低资源场景下的实际效果。经验告诉，LoRA 能以低成本方案高效地适应多大模型有效支持业务知识，显著提升其在特定任务中的表现，真正实现"让大模型更懂业务"，推动 AI 从"可用"走向"好用"。