一种基于LoRA的大模型微调方法、装置、设备及介质

本申请公开了一种基于LoRA的大模型微调方法、装置、设备及介质，属于量子计算技术领域，方法包括：利用张量分解技术，分解目标数据，得到表征所述目标数据经第一低秩矩阵后的结果，作为第一数据，其中，所述目标数据为目标大模型的训练数据，所述第一低秩矩阵由分解所述目标数据所利用的核心张量表征；基于所述第一数据，通过用于提取高维特征的量子神经网络，获得第二数据；基于所述第二数据，利用张量分解技术，得到表征所述目标数据经第一低秩矩阵和第二低秩矩阵后的结果，作为第三数据，其中，所述第二低秩矩阵由当前分解所利用的核心张量表征；利用第三数据，分别更新表征第一低秩矩阵的核心张量和表征第二低秩矩阵的核心张量。应用本申请实施例，可以实现更高效的模型微调。