(相关资料图)

以秋葉akkki的训练包为基准，由上到下的顺序进行逐项填写即可。

Dim越大，耗费GPU越高，最后生成的loRA模型越大，质量提升有限。

这个参数设置对应的样本量在左侧，大概演算时间在右侧。

LoCon Alpha的数值可以调节为1，防止极小收束的发生。

稳定率80%，丢包率维持在0.12左右。

泛化度良好，接受率约70%。