#Lora

大模型后训练会带来一个很现实的系统问题：模型会不断产生新版本。一次强化学习实验、一个产品功能、一个客户、一组评测结果，都可能对应一种新的模型行为。基础模型本身又非常大，动辄万亿参数规模。系统如果把每种行为都保存成一份完整模型，再分别加载和部署，成本会很快失控。 MinT 是一套面向这个问题的大模型后