Low-Rank

LoRA:Low-Rank Adaptation Of Language Model

# LoRA:Low-Rank Adaptation Of Language Model ## O、摘要 本文提出一种新的大模型(本文主要指 transformer)微调方法:低秩自适应。其主要特性为,冻结预训练模型的权重,并将可训练低秩矩阵,分解到模型的每一层,从而大大减少下游任务的训练参数量。与 ......
Adaptation Language Low-Rank Model LoRA

LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)-- 一种大模型prompt-tuning调优方法

一、Pre-train + Fine-tuning范式 0x1:为什么要微调 对于数据集本身很小(几千张图片/几千段文本)的情况,从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的,因为越大的模型对数据量的要求越大,过拟合无法避免。这时候如果还想用上大型神经网络的超强特征提取能力,只能靠微调已经训练 ......

【论文翻译】LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS

LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf 代码地址:https://github.com/microsoft/LoRA 摘要 自然语言处理的一个重要范式包 ......
共3篇  :1/1页 首页上一页1下一页尾页