QLoRA的工作有三个，第一个工作是结合了分位数量化和分块量化的4位标准浮点数量化第二个工作是对模型进行两次量化的双重量化（Double Quantization），它的第二次量化只作用在第一次量化产生的量化常数上，可以进一步节约显存占用。第三个工作是分页优化（Paged Optimizer），使用CPU内存代替GPU显存保存部分梯度参数。下面我们来详细介绍它们。这个图很好的展示了全量微调，LoR

（如数据库、硬件设备、业务系统）交互，从而实现更复杂的任务。。当然大模型本身无法调用函数，还得通过程序实现。用户问：北京今天天气怎么样？这个问题是需要的，但是众所周知，大模型裸推的话是无法获取实时信息的。。大模型回答问题的时候发现需要调用函数，并提取参数。整理流程如下所示：name：函数的名字（具体的函数需要自己定义）。：函数的描述。parameters：函数的入参，该例子中只需要一个"locat

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QLoRA的工作有三个，第一个工作是结合了分位数量化和分块量化的4位标准浮点数量化第二个工作是对模型进行两次量化的双重量化（Double Quantization），它的第二次量化只作用在第一次量化产生的量化常数上，可以进一步节约显存占用。第三个工作是分页优化（Paged Optimizer），使用CPU内存代替GPU显存保存部分梯度参数。下面我们来详细介绍它们。这个图很好的展示了全量微调，LoR

值范围在 0 到 1 之间，其中分数越高表示精度越高。它是根据ground truth和检索到的Context计算出来的，取值范围在 0 到 1 之间，值越高表示性能越好。**来计算，范围为（0~1），得分越高越说明生成的答案与真实的答案更接近，也就意味着准确性越高。)是否相关，然后计算指标，如果大模型判断相关，并且该上下文的排名靠前，那么分数较高。如果列表为[1,1,0,0]那么最终的分数就是1

（如数据库、硬件设备、业务系统）交互，从而实现更复杂的任务。。当然大模型本身无法调用函数，还得通过程序实现。用户问：北京今天天气怎么样？这个问题是需要的，但是众所周知，大模型裸推的话是无法获取实时信息的。。大模型回答问题的时候发现需要调用函数，并提取参数。整理流程如下所示：name：函数的名字（具体的函数需要自己定义）。：函数的描述。parameters：函数的入参，该例子中只需要一个"locat