{"id":24494,"date":"2026-11-10T20:38:54","date_gmt":"2026-11-10T13:38:54","guid":{"rendered":"https:\/\/blogdee.com\/?p=24494"},"modified":"2026-11-10T20:38:54","modified_gmt":"2026-11-10T13:38:54","slug":"5-%e0%b9%80%e0%b8%97%e0%b8%84%e0%b8%99%e0%b8%b4%e0%b8%84%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b1%e0%b8%9a%e0%b8%88%e0%b8%b9%e0%b8%99-llm-%e0%b9%83%e0%b8%ab%e0%b9%89%e0%b8%84%e0%b8%b8%e0%b9%89%e0%b8%a1%e0%b8%84","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogdee.com\/?p=24494","title":{"rendered":"5 \u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e39\u0e19 LLM \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e38\u0e49\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e1a\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25"},"content":{"rendered":"<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 (LLM) \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01 (weight) \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e40\u0e25\u0e22 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 Prompt engineering, few-shot examples \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d retrieval-augmented generation \u0e01\u0e47\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19<\/p>\n<p>\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 Low-Rank Adaptation (LoRA) \u0e2d\u0e32\u0e28\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19 (intrinsic rank) \u0e15\u0e48\u0e33 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<p>\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Quantized Low-Rank Adaptation \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2023 \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 (base model) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e0a\u0e48\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07 (frozen) \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e25\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07 4-bit NormalFloat \u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e31\u0e27 LoRA adapter \u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e44\u0e27\u0e49\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e22\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e01\u0e37\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e17\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e39\u0e0d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48<\/p>\n<p>\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e39\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e38\u0e49\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e0a\u0e31\u0e14<\/p>\n<h3>\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49<\/h3>\n<ul>\n<li>LLM &#8211; Large Language Model \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21<\/li>\n<li>Prompt engineering &#8211; \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e33\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23<\/li>\n<li>Low-Rank Adaptation &#8211; \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e46 \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48<\/li>\n<li>Quantized Low-Rank Adaptation &#8211; \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 LoRA \u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e25\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d 4-bit \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e22\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32: <a href=\"https:\/\/www.kdnuggets.com\/5-techniques-for-fine-tuning-llms-without-breaking-the-bank\">kdnuggets.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e39\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 (LLM) \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e23\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u2026<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":24493,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[10,4608,88],"class_list":["post-24494","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-machine-learning","tag-ai","tag-fine-tuning","tag-llm"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/24494","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=24494"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/24494\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/24493"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=24494"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=24494"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=24494"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}