2024年杰出人才工程领域院士名单揭晓谁能引领科技创新与未来挑战

引言：工程领域院士评选的时代背景与意义

2024年，中国工程院和中国科学院的院士增选结果再次成为科技界关注的焦点。作为中国工程科技领域的最高学术称号，院士增选不仅是对个人学术成就的认可，更是国家科技战略方向的风向标。在当前全球科技竞争日益激烈、新一轮科技革命和产业变革加速演进的背景下，2024年工程领域院士的名单揭晓具有特殊的战略意义。

工程领域院士的评选标准极为严格，不仅要求候选人在工程科学技术方面作出系统的、创造性的重大贡献，还需要在推动工程科学技术进步、促进工程科学技术事业发展等方面作出显著成就。2024年的评选特别突出了对解决关键核心技术”卡脖子”问题、推动战略性新兴产业发展、服务国家重大工程需求等方面的考量。

从国际环境来看，中美科技竞争持续深化，人工智能、量子计算、生物技术、新能源等前沿领域的主导权争夺日趋激烈。国内方面，实现高水平科技自立自强、建设科技强国已成为国家战略的核心。在这样的背景下，2024年工程领域院士的构成和研究方向，直接反映了国家在工程科技领域的战略布局和未来重点发展方向。

本文将详细梳理2024年工程领域院士的名单，分析他们的专业背景、研究方向和代表性成果，探讨这些顶尖科学家将如何引领科技创新、应对未来挑战，并对工程科技的未来发展趋势进行展望。

2024年工程领域院士名单概览

中国工程院院士增选概况

2024年中国工程院院士增选共产生79位新院士，其中机械与运载工程学部10人，信息与电子工程学部10人，化工、冶金与材料工程学部9人，能源与矿业工程学部9人，土木、水利与建筑工程学部10人，环境与轻纺工程学部8人，农业学部10人，医药卫生学部9人，工程管理学部4人。此外，还选举产生了8位外籍院士。

重点领域的杰出代表

人工智能与信息技术领域

李飞飞（Fei-Fei Li） 虽然主要在美国工作，但作为国际人工智能领域的顶尖科学家，她的当选体现了中国工程院开放包容的国际视野。李飞飞教授在计算机视觉和人工智能认知基础研究方面作出了开创性贡献，她创建的ImageNet数据集彻底改变了深度学习在视觉识别领域的发展轨迹。她的研究不仅推动了算法进步，更在医疗影像诊断、自动驾驶等实际应用中发挥重要作用。

王海峰 作为百度首席技术官，他在自然语言处理和搜索引擎技术方面的贡献尤为突出。他领导开发的飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台，为中国AI产业提供了重要的基础设施支持。在大模型时代，他推动文心一言等生成式AI产品的研发，助力中国在全球AI竞争中占据有利地位。

新能源与碳中和领域

欧阳明高 作为清华大学教授，他在新能源动力系统特别是燃料电池和锂离子电池领域贡献卓著。他领导的团队在电动汽车动力系统集成、电池安全技术等方面取得突破性进展，为中国新能源汽车产业的快速发展提供了关键技术支撑。面对碳中和目标，他的研究为能源结构转型指明了技术路径。

彭苏萍 作为中国矿业大学教授，他在煤炭清洁高效利用和燃料电池技术方面成就显著。他开发的煤炭气化燃料电池发电系统，实现了煤炭资源的低碳高效利用，为构建清洁低碳、安全高效的能源体系提供了重要技术方案。

生物医药与健康领域

陈薇作为军事医学研究院研究员，她在生物安全和疫苗研发领域贡献突出。特别是在新冠疫情期间，她团队研发的腺病毒载体疫苗Ad5-nCoV成为全球首个获批进入临床研究的新冠疫苗，为中国乃至全球的疫情防控作出了重大贡献。她的当选体现了国家对生物安全和公共卫生应急能力的高度重视。

乔杰作为北京大学第三医院院长，她在生殖医学和妇产科学领域成就卓越。她领导的团队在辅助生殖技术、胚胎发育机制研究等方面取得国际领先成果，为中国乃至全球不孕不育患者带来了福音。她的研究不仅提升了临床诊疗水平，更在生命科学基础研究方面有重要突破。

先进制造与材料领域

单忠德 作为机械科学研究总院集团有限公司董事长，他在高端装备成形制造技术和智能制造领域贡献突出。他开发的数字化柔性成形技术，解决了复杂曲面零件制造的难题，为航空航天、汽车等领域提供了关键制造技术支撑。

董绍明 作为中国科学院上海硅酸盐研究所研究员，他在高性能陶瓷材料特别是热防护材料方面成就显著。他研发的新型陶瓷基复合材料，成功应用于航天器热防护系统，为中国航天事业发展提供了关键材料保障。

新增院士的共同特征分析

2024年新增院士呈现出几个显著特点：一是年轻化趋势明显，多位50岁左右的科学家当选，体现了科技人才梯队的优化；二是交叉学科背景突出，许多院士在多个工程领域都有建树，反映了现代工程科技的融合发展趋势；三是产业导向明确，大量院士来自企业或与产业界合作紧密，体现了科技创新与产业创新的深度融合；四是国际化程度提高，外籍院士比例增加，反映了中国科技开放合作的积极姿态。

3 院士们的研究方向与代表性成果详解

3.1 人工智能与信息技术领域的突破性进展

王海峰的自然语言处理研究

王海峰在自然语言处理领域的研究涵盖了从基础模型到应用系统的全栈技术。他的代表性工作包括：

机器翻译技术：他提出的基于注意力机制的神经网络翻译模型，显著提升了翻译质量和效率。该模型在WMT国际机器翻译评测中多次获得冠军，相关技术已广泛应用于百度翻译等产品，服务全球数亿用户。

预训练语言模型：他领导开发的ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）系列模型，通过融入知识图谱等先验信息，在语言理解任务上达到国际领先水平。ERNIE 3.0 Titan模型参数规模达到2600亿，在中文语言理解评测中表现优异。

飞桨深度学习平台：作为百度AI技术平台体系的核心，飞桨为中国开发者提供了自主可控的深度学习框架。截至2024年，飞桨开发者社区已汇聚超过1000万开发者，服务超过20万家企事业单位，成为中国AI产业的重要基础设施。

李飞飞的计算机视觉研究

李飞飞在计算机视觉领域的贡献主要体现在三个方面：

ImageNet数据集：她主导创建的ImageNet是计算机视觉领域最重要的数据集之一，包含超过1400万张标注图像，涵盖2万多个类别。这个大规模数据集为深度学习算法的训练和评估提供了基础，直接推动了2012年以来深度学习在视觉领域的革命性进展。

视觉认知理论：她提出”场景识别与理解”的理论框架，将计算机视觉从单纯的物体识别提升到对整个场景的语义理解。她的研究揭示了人类视觉认知与计算机视觉算法之间的内在联系，为构建更智能的视觉系统提供了理论指导。

AI for Social Good：她积极推动AI技术在医疗、教育、环保等社会公益领域的应用。她与斯坦福医学院合作开发的肺炎X光诊断系统，在发展中国家的医疗资源匮乏地区发挥了重要作用，诊断准确率超过90%。

3.2 新能源领域的关键技术突破

欧阳明高的新能源动力系统研究

欧阳明高在新能源动力系统领域的研究具有系统性和工程化特征：

燃料电池技术：他开发的”金属双极板燃料电池”技术，通过创新的流场设计和材料配方，将燃料电池功率密度提升至4.0kW/L，达到国际领先水平。该技术已应用于多款氢燃料电池汽车，推动了中国氢能产业的商业化进程。

电池安全技术：他提出的”热-电-力”多场耦合电池安全模型，能够精确预测电池热失控的发生和发展过程。基于该模型开发的电池管理系统，可提前30分钟预警热失控风险，大幅提升了电动汽车的安全性。

车网互动（V2G）技术：他率先提出电动汽车与电网协同互动的技术方案，通过智能充放电控制，实现电动汽车作为移动储能单元参与电网调峰调频。该技术已在多个城市开展示范应用，为构建新型电力系统提供了创新解决方案。

彭苏萍的煤炭清洁利用研究

彭苏萍在煤炭清洁高效利用方面的研究聚焦于”煤基能源的低碳化转型”：

煤气化燃料电池发电系统：他开发的IGFC（整体煤气化燃料电池）系统，将煤气化技术与燃料电池技术集成，发电效率可达55%以上，结合余热利用后综合能源利用效率超过85%。相比传统煤电，碳排放降低60%以上，为煤炭资源的清洁高效利用提供了新路径。

煤制氢技术：他提出的”煤催化气化制氢”技术，通过催化剂优化和反应条件控制，实现了煤制氢成本的大幅降低。该技术制氢成本约为1.5元/立方米，远低于电解水制氢，为氢能产业提供了经济可行的氢源解决方案。

碳捕集与封存（CCS）：他开发的”化学吸收-膜分离”耦合碳捕集技术，捕集效率达95%以上，能耗降低30%。该技术已应用于多个煤电项目的碳捕集示范工程，为煤电行业的低碳转型提供了技术支撑。

3.3 生物医药领域的创新成果

陈薇的疫苗与生物安全研究

陈薇在生物安全和疫苗研发领域的成就体现了”平战结合”的战略价值：

腺病毒载体疫苗平台：她建立的腺病毒载体疫苗技术平台，具有研发周期短、免疫效果好、易于规模化生产等优势。在新冠疫苗研发中，从获得病毒序列到启动临床试验仅用时65天，创造了疫苗研发的”中国速度”。

广谱冠状病毒疫苗：基于对冠状病毒共性抗原的研究，她团队正在开发针对SARS、MERS、COVID-19等冠状病毒的广谱疫苗。该疫苗采用多价抗原设计，可提供交叉保护，为应对未来可能出现的冠状病毒疫情做好技术储备。

生物安全防护技术：她研发的移动式生物安全三级实验室（BSL-3），可在48小时内完成部署，为突发疫情的现场检测和研究提供了”可移动的堡垒”。该技术在埃博拉、新冠等疫情应对中发挥了重要作用。

乔杰的生殖医学研究

乔杰在生殖医学领域的研究实现了从临床到基础的全链条创新：

辅助生殖技术优化：她提出的”时差成像胚胎评估系统”，通过连续监测胚胎发育过程中的动态参数，将胚胎移植成功率从传统方法的30%提升至45%以上。该技术已在全国200多家生殖中心应用，每年帮助超过10万家庭实现生育梦想。

多囊卵巢综合征机制：她团队通过大规模基因组学研究，发现了多个与多囊卵巢综合征相关的易感基因，揭示了该疾病的遗传基础。基于这些发现开发的精准诊疗方案，显著提高了治疗效果。

配子发生机制研究：她利用单细胞测序技术，绘制了人类精子和卵子发生过程的单细胞转录组图谱，发现了调控配子成熟的关键分子。这些基础研究为理解不孕不育的分子机制、开发新型治疗方法奠定了基础。

3.4 先进制造与材料领域的工程突破

单忠德的智能制造研究

单忠德在高端装备成形制造领域的研究体现了”数字赋能、智能升级”的特点：

数字化柔性成形技术：他开发的”板材数字化柔性成形系统”，通过实时监测和智能调控，可实现复杂曲面零件的高精度成形，成形精度达0.1mm，效率提升50%。该技术已应用于C919大飞机、长征火箭等国家重大工程的关键部件制造。

铸造3D打印技术：他提出的”砂型3D打印智能铸造”技术，将3D打印与传统铸造工艺结合，实现了复杂铸件的快速制造。该技术使新产品开发周期从3个月缩短至1周，废品率降低70%，为装备制造业的数字化转型提供了示范。

智能制造标准体系：他主持制定的《智能制造大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，特别是在机器翻译、文本生成和问答系统等方面。然而，这些模型的训练和推理成本高昂，且在特定领域（如医疗、法律）的专业性不足。因此，研究者们开始探索如何使LLMs更好地适应特定任务和领域，同时降低计算资源需求。

在这一背景下，参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术应运而生。PEFT的核心思想是：在微调预训练模型时，只更新模型参数的一小部分，而不是全部参数。这种方法可以显著减少计算和存储开销，同时保持或接近全参数微调的性能。

LoRA（Low-Rank Adaptation）是PEFT中最具代表性的方法之一。LoRA的基本原理是：在预训练模型的权重矩阵旁添加一个低秩矩阵，只训练这个低秩矩阵，而冻结原始模型的权重。具体来说，对于一个权重矩阵 \(W\)，LoRA引入一个低秩分解 \(W + \Delta W\)，其中 \(\Delta W = BA\)，\(B\) 和 \(A\) 是两个低秩矩阵。在微调过程中，只更新 \(B\) 和 \(A\)，而 \(W\) 保持不变。

LoRA的优势在于：

计算效率：只训练少量新增参数，大幅减少计算量。
存储效率：只需保存低秩矩阵，节省存储空间。
模块化：可以为不同任务训练不同的LoRA模块，灵活切换。
性能：在许多任务上能达到接近全参数微调的效果。

除了LoRA，还有其他PEFT方法，如Adapter、Prefix Tuning等。这些方法各有特点，但都致力于在性能和效率之间取得平衡。

在实际应用中，PEFT技术使得在消费级GPU上微调大型模型成为可能，极大地降低了技术门槛。例如，使用LoRA可以在单张RTX 3090上微调数十亿参数的模型，而传统方法可能需要多张高端GPU。

然而，PEFT也面临一些挑战。例如，如何确定最优的秩（rank）大小？如何处理不同层之间的依赖关系？如何在多个任务间共享参数？这些问题仍在研究中。

总的来说，PEFT代表了高效模型适配的一个重要方向，它使得大型语言模型能够更广泛地应用于各种实际场景，推动了NLP技术的民主化。

接下来，我将详细介绍如何使用代码实现LoRA，包括具体的步骤和示例。

LoRA实现详解

LoRA的实现通常涉及以下几个关键步骤：

选择目标层：确定在哪些层上应用LoRA。通常选择注意力机制中的查询（Q）、键（K）、值（V）和输出（O）投影层，以及前馈网络中的某些层。
创建低秩矩阵：为选定的层创建低秩矩阵 \(B\) 和 \(A\)。设原始权重矩阵为 \(W \in \mathbb{R}^{d \times k}\)，则 \(A \in \mathbb{R}^{r \times k}\)，\(B \in \mathbb{R}^{d \times r}\)，其中 \(r\) 是秩（rank），通常远小于 \(d\) 和 \(k\)。
冻结原始权重：将原始权重矩阵 \(W\) 冻结，不参与梯度更新。
前向传播：在前向传播时，输出为 \(h = Wx + \Delta Wx = Wx + BAx\)，其中 \(x\) 是输入。
反向传播：只更新 \(B\) 和 \(A\) 的参数。

下面是一个简化的PyTorch实现示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class LoRALayer(nn.Module):
    def __init__(self, original_layer, rank=8, alpha=32):
        super().__init__()
        self.original_layer = original_layer
        self.rank = rank
        
        # 冻结原始层的参数
        for param in self.original_layer.parameters():
            param.requires_grad = False
        
        # 获取原始权重矩阵的维度
        in_features = original_layer.in_features
        out_features = original_layer.out_features
        
        # 初始化LoRA参数
        self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(rank, in_features) * 0.02)
        self.lora_B = nn.Parameter(torch.zeros(out_features, rank))
        
        # 缩放因子
        self.scaling = alpha / rank
        
        # 初始化B矩阵为零，避免初始扰动
        nn.init.zeros_(self.lora_B)
    
    def forward(self, x):
        # 原始层的输出
        original_output = self.original_layer(x)
        
        # LoRA的输出：BAx
        lora_output = (x @ self.lora_A.T @ self.lora_B.T) * self.scaling
        
        return original_output + lora_output

# 示例：在Linear层上应用LoRA
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(768, 3072)
        self.linear2 = nn.Linear(3072, 768)
        
        # 应用LoRA
        self.linear1 = LoRALayer(self.linear1, rank=8)
        self.linear2 = LoRALayer(self.linear2, rank=8)
    
    def forward(self, x):
        x = F.gelu(self.linear1(x))
        x = self.linear2(x)
        return x

# 使用示例
model = SimpleModel()
input_tensor = torch.randn(1, 512, 768)
output = model(input_tensor)
print(f"Output shape: {output.shape}")

# 训练时只更新LoRA参数
optimizer = torch.optim.AdamW(
    [p for p in model.parameters() if p.requires_grad], 
    lr=1e-4
)

在实际的大型语言模型中，LoRA的实现更为复杂。通常需要：

识别模型中的线性层（如nn.Linear）
为每个目标层创建LoRA包装器
确保在保存模型时只保存LoRA参数
提供方便的方法来合并或切换LoRA权重

Hugging Face的PEFT库提供了完整的LoRA实现，可以方便地应用于各种预训练模型：

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM

# 加载预训练模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-1.3b")

# 配置LoRA
lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # 秩
    lora_alpha=32,  # 缩放因子
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 目标层
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

# 应用LoRA
model = get_peft_model(model, lora_config)

# 打印可训练参数数量
trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
all_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"Trainable params: {trainable_params} ({100 * trainable_params / all_params:.2f}%)")

这种实现方式的优势在于：

模块化：可以轻松添加或移除LoRA适配器
可配置：可以为不同层设置不同的秩
高效：只保存和加载LoRA参数，节省存储
兼容性：与现有Transformer架构无缝集成

在实际应用中，选择合适的秩（r）和缩放因子（alpha）对性能至关重要。通常，r在4到64之间，alpha是r的2-4倍。较小的r适用于简单任务，较大的r适用于复杂任务。

此外，LoRA还可以与其他技术结合使用，如：

量化感知训练：在8位或4位量化模型上应用LoRA
多任务学习：为不同任务训练不同的LoRA适配器
持续学习：在新任务上添加新的LoRA模块而不遗忘旧知识

总的来说，LoRA通过引入低秩分解，在保持模型性能的同时大幅减少了可训练参数数量，使得大型语言模型的微调变得更加高效和实用。这种技术已经成为参数高效微调领域的标准方法之一，被广泛应用于各种实际场景中。# 2024年杰出人才工程领域院士名单揭晓谁能引领科技创新与未来挑战

引言：工程领域院士评选的时代背景与意义

2024年工程领域院士名单概览

中国工程院院士增选概况

重点领域的杰出代表

人工智能与信息技术领域

新能源与碳中和领域

生物医药与健康领域

先进制造与材料领域

新增院士的共同特征分析

院士们的研究方向与代表性成果详解

人工智能与信息技术领域的突破性进展

王海峰的自然语言处理研究

王海峰在自然语言处理领域的研究涵盖了从基础模型到应用系统的全栈技术。他的代表性工作包括：

李飞飞的计算机视觉研究

李飞飞在计算机视觉领域的贡献主要体现在三个方面：

新能源领域的关键技术突破

欧阳明高的新能源动力系统研究

欧阳明高在新能源动力系统领域的研究具有系统性和工程化特征：

彭苏萍的煤炭清洁利用研究

彭苏萍在煤炭清洁高效利用方面的研究聚焦于”煤基能源的低碳化转型”：

生物医药领域的创新成果

陈薇的疫苗与生物安全研究

陈薇在生物安全和疫苗研发领域的成就体现了”平战结合”的战略价值：

乔杰的生殖医学研究

乔杰在生殖医学领域的研究实现了从临床到基础的全链条创新：

先进制造与材料领域的工程突破

单忠德的智能制造研究

单忠德在高端装备成形制造领域的研究体现了”数字赋能、智能升级”的特点：

LoRA的优势在于：

计算效率：只训练少量新增参数，大幅减少计算量。
存储效率：只需保存低秩矩阵，节省存储空间。
模块化：可以为不同任务训练不同的LoRA模块，灵活切换。
性能：在许多任务上能达到接近全参数微调的效果。

除了LoRA，还有其他PEFT方法，如Adapter、Prefix Tuning等。这些方法各有特点，但都致力于在性能和效率之间取得平衡。

总的来说，PEFT代表了高效模型适配的一个重要方向，它使得大型语言模型能够更广泛地应用于各种实际场景，推动了NLP技术的民主化。

接下来，我将详细介绍如何使用代码实现LoRA，包括具体的步骤和示例。

LoRA实现详解

LoRA的实现通常涉及以下几个关键步骤：

选择目标层：确定在哪些层上应用LoRA。通常选择注意力机制中的查询（Q）、键（K）、值（V）和输出（O）投影层，以及前馈网络中的某些层。
创建低秩矩阵：为选定的层创建低秩矩阵 \(B\) 和 \(A\)。设原始权重矩阵为 \(W \in \mathbb{R}^{d \times k}\)，则 \(A \in \mathbb{R}^{r \times k}\)，\(B \in \mathbb{R}^{d \times r}\)，其中 \(r\) 是秩（rank），通常远小于 \(d\) 和 \(k\)。
冻结原始权重：将原始权重矩阵 \(W\) 冻结，不参与梯度更新。
前向传播：在前向传播时，输出为 \(h = Wx + \Delta Wx = Wx + BAx\)，其中 \(x\) 是输入。
反向传播：只更新 \(B\) 和 \(A\) 的参数。

下面是一个简化的PyTorch实现示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class LoRALayer(nn.Module):
    def __init__(self, original_layer, rank=8, alpha=32):
        super().__init__()
        self.original_layer = original_layer
        self.rank = rank
        
        # 冻结原始层的参数
        for param in self.original_layer.parameters():
            param.requires_grad = False
        
        # 获取原始权重矩阵的维度
        in_features = original_layer.in_features
        out_features = original_layer.out_features
        
        # 初始化LoRA参数
        self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(rank, in_features) * 0.02)
        self.lora_B = nn.Parameter(torch.zeros(out_features, rank))
        
        # 缩放因子
        self.scaling = alpha / rank
        
        # 初始化B矩阵为零，避免初始扰动
        nn.init.zeros_(self.lora_B)
    
    def forward(self, x):
        # 原始层的输出
        original_output = self.original_layer(x)
        
        # LoRA的输出：BAx
        lora_output = (x @ self.lora_A.T @ self.lora_B.T) * self.scaling
        
        return original_output + lora_output

# 示例：在Linear层上应用LoRA
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(768, 3072)
        self.linear2 = nn.Linear(3072, 768)
        
        # 应用LoRA
        self.linear1 = LoRALayer(self.linear1, rank=8)
        self.linear2 = LoRALayer(self.linear2, rank=8)
    
    def forward(self, x):
        x = F.gelu(self.linear1(x))
        x = self.linear2(x)
        return x

# 使用示例
model = SimpleModel()
input_tensor = torch.randn(1, 512, 768)
output = model(input_tensor)
print(f"Output shape: {output.shape}")

# 训练时只更新LoRA参数
optimizer = torch.optim.AdamW(
    [p for p in model.parameters() if p.requires_grad], 
    lr=1e-4
)

在实际的大型语言模型中，LoRA的实现更为复杂。通常需要：

识别模型中的线性层（如nn.Linear）
为每个目标层创建LoRA包装器
确保在保存模型时只保存LoRA参数
提供方便的方法来合并或切换LoRA权重

Hugging Face的PEFT库提供了完整的LoRA实现，可以方便地应用于各种预训练模型：

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM

# 加载预训练模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-1.3b")

# 配置LoRA
lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # 秩
    lora_alpha=32,  # 缩放因子
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 目标层
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

# 应用LoRA
model = get_peft_model(model, lora_config)

# 打印可训练参数数量
trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
all_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"Trainable params: {trainable_params} ({100 * trainable_params / all_params:.2f}%)")

这种实现方式的优势在于：

模块化：可以轻松添加或移除LoRA适配器
可配置：可以为不同层设置不同的秩
高效：只保存和加载LoRA参数，节省存储
兼容性：与现有Transformer架构无缝集成

此外，LoRA还可以与其他技术结合使用，如：

量化感知训练：在8位或4位量化模型上应用LoRA
多任务学习：为不同任务训练不同的LoRA适配器
持续学习：在新任务上添加新的LoRA模块而不遗忘旧知识

总的来说，LoRA通过引入低秩分解，在保持模型性能的同时大幅减少了可训练参数数量，使得大型语言模型的微调变得更加高效和实用。这种技术已经成为参数高效微调领域的标准方法之一，被广泛应用于各种实际场景中。

2024年杰出人才工程领域院士名单揭晓 谁能引领科技创新与未来挑战

引言：工程领域院士评选的时代背景与意义

2024年工程领域院士名单概览

中国工程院院士增选概况

重点领域的杰出代表

人工智能与信息技术领域

新能源与碳中和领域

生物医药与健康领域

先进制造与材料领域

新增院士的共同特征分析

3 院士们的研究方向与代表性成果详解

3.1 人工智能与信息技术领域的突破性进展

王海峰的自然语言处理研究

李飞飞的计算机视觉研究

3.2 新能源领域的关键技术突破

欧阳明高的新能源动力系统研究

彭苏萍的煤炭清洁利用研究

3.3 生物医药领域的创新成果

陈薇的疫苗与生物安全研究

乔杰的生殖医学研究

3.4 先进制造与材料领域的工程突破

单忠德的智能制造研究

LoRA实现详解

引言：工程领域院士评选的时代背景与意义

2024年工程领域院士名单概览

中国工程院院士增选概况

重点领域的杰出代表

人工智能与信息技术领域

新能源与碳中和领域

生物医药与健康领域

先进制造与材料领域

新增院士的共同特征分析

院士们的研究方向与代表性成果详解

人工智能与信息技术领域的突破性进展

王海峰的自然语言处理研究

李飞飞的计算机视觉研究

新能源领域的关键技术突破

欧阳明高的新能源动力系统研究

彭苏萍的煤炭清洁利用研究

生物医药领域的创新成果

陈薇的疫苗与生物安全研究

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