本文系统性地解析了几种常用的大模型参数高效微调（PEFT）方法，并对每种方法的算法原理和应用效果进行了详细介绍。首先本文将阐述参数高效微调的重要性和基本概念，随后简要介绍 LoRA 微调之前的两种 PEFT 方法 Adapter Tuning 和 Prefix Tuning，然后本文会详细介绍 LoRA（Low-Rank Adaptation）、QLoRA（Quantized LoRA）和 AdaLoRA（Adaptive Low-Rank Adaptor）以及 SoRA（Sparse low rank adaptation）四种参数高效方法。这些方法旨在减少训练参数量、降低微调成本，同时保持模型性能。此外，本文还将分享基于 Unsloth 的微调加速实践经验，并且展示了在不同模型和数据集上的训练加速效果和显存占用降低效果。综上，本文将从微调方法和训练加速两个角度分享相关的技术解析和实践经验。
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