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微参数化LORA架构在无损检测领域大语言模型中的应用探究
目录
文档简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1无损检测技术发展背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2大语言模型技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3微参数化低秩适配技术在AI领域兴起．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.4本文研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.1大型语言模型基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.1.1网络结构基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.1.2预训练与微调技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.2无损检测数据特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.2.1常见无损检测方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2.2检测数据类型与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.3基于适配器的小参数化技术详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.3.1低秩近似原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.3.2LoRA模型结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.3.3适配器技术在参数效率方面的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
基于微参数化LoRA的无损检测模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.1系统总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.2LoRA适配器在检测模型中的具体嵌入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.2.1适配器位置策略探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.2.2LoRA参数初始化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
3.3模型训练策略与效率优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
3.3.1精度与计算资源平衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.3.2过拟合风险控制措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
实验验证与效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
4.1实验数据集与准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
4.1.1无损检测数据集选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
4.1.2数据预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
4.2评估指标体系构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
4.2.1常用模型性能指标说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
4.2.2无损检测特定评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
4.3对比实验分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
4.3.1微参数化LoRA模型与基线模型对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
4.3.2不同参数比例下的性能影响分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
4.4结果讨论与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
4.4.1模型性能表现解读．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
4.4.2微参数化策略的性能提升机制探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
面临的挑战与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85
5.1当前技术的局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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