以秋葉akkki的訓(xùn)練包為基準(zhǔn)，由上到下的順序進(jìn)行逐項(xiàng)填寫即可。

Dim越大，耗費(fèi)GPU越高，最后生成的loRA模型越大，質(zhì)量提升有限。

這個(gè)參數(shù)設(shè)置對(duì)應(yīng)的樣本量在左側(cè)，大概演算時(shí)間在右側(cè)。

LoCon Alpha的數(shù)值可以調(diào)節(jié)為1，防止極小收束的發(fā)生。

穩(wěn)定率80%，丟包率維持在0.12左右。

泛化度良好，接受率約70%。