QLoRA是华盛顿大学提出的一种大语言模型的精调方法。它可以在单个48GB显存的GPU上实现65B规模量化模型的精调，而质量与16-bit精调相当。

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QLoRA将4-bit量化后的大语言模型与LoRA结合起来，基于LLaMA训练出一系列模型并命名为Guanaco，原驼，一种南美洲的动物。作者声称原驼可以达到ChatGPT 99.3%的水准。

作者将原驼的创新概括为3点：4-bit NormFloat量化格式、双重量化以及Paged Opitimizer内存优化。

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