2024年3月5日 · 论文提出了一种基于插值的LoRA（Interpolation-based LoRA, I-LoRA）方法，通过构建一个基于LoRA参数插值的双记忆体验重放框架，旨在在塑性和稳定性之间取得平衡。 …

2024年9月27日 · 这篇论文提出了一种新的优化方法，称为 LoRA-RITE，用于低秩调适（LoRA）优化。 LoRA是一种广泛应用于大型语言模型（LLM）参数高效微调的方法，但现 …

LORA 是一种低资源微调大模型方法，出自论文 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models。 使用 LORA，训练参数仅为整体参数的万分之一、GPU显存使用量减少2/3且不会引 …

2021年6月17日 · We propose Low-Rank Adaptation, or LoRA, which freezes the pre-trained model weights and injects trainable rank decomposition matrices into each layer of the …

QLoRA是一种高效的模型微调方法，使用一种新颖的高精度技术将预训练模型量化为4-bit，然后添加一小组可学习的低秩适配器权重（ Low-rank Adapter weights），这些权重通过量化权重的 …

LoRaWAN是由LoRa联盟推出的一个低功耗广域网规范，这一技术可以为电池供电的无线设备提供区域、国家或全球的网络。 LoRa WAN瞄准了 物联网 中的一些核心需求，如安全地双向通讯 …

2024年2月19日 · In this paper, we show that Low Rank Adaptation (LoRA) as originally introduced in Hu et al. (2021) leads to suboptimal finetuning of models with large width (embedding …

2024年10月20日 · To tackle this, we propose LoRA-IR, a flexible framework that dynamically leverages compact low-rank experts to facilitate efficient all-in-one image restoration. …

2024年4月24日 · LoRA模型，全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models ，是一种用于 微调 大型语言模型的低秩适应技术。 它最初应用于NLP 领域，特别是用于微调GPT-3 等模型 …