LoFTQ (LoRA-Fine-Tuning-aware Quantization) rezolvă problema decalajului dintre modelul complet pe 16 biți și cel cuantizat pe 4 biți prin calcularea unor valori inițiale nenule pentru matricile LoRA prin descompunere în valori singulare (SVD).
# LoFTQ este util atunci când cuantizarea standard produce pierderi sesizabile
# În marea majoritate a cazurilor, QLoRA NF4 din Unsloth este suficient fără overhead-ul SVD
loftq_config = None
Această opțiune avansată este disponibilă pentru proiecte de înaltă precizie pe modele mici (1B sau 3B).
Întrebări & Exemple practice:
Inițializarea LoFTQ peste Ponderi CuantizateAi o întrebare despre Inițializarea LoFTQ peste Ponderi Cuantizate sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.