1/10成本實現GPT-3.5級表現！ChatGLM3-6B QLoRA微調實戰：4bit量化+低秩適配全解析

ChatGLM3-6B 微調入門實戰：QLoRA 量化低秩適配技術

▲ ChatGLM3-6B采用GLM架構改進版，支持32K上下文長度和代碼生成能力

一、QLoRA 技術原理精要

QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）是當前大模型微調領域最前沿的技術方案，其核心技術突破體現在三方面：

1. 4-bit量化存儲
   采用NormalFloat4（NF4）量化算法，將模型權重壓縮至4-bit精度存儲，相比FP16節省75%顯存：

   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name