基于贝叶斯低秩适应的鲁棒高效大规模语言模型微调
原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。发表于：。本研究解决了低秩适应在大规模语言模型微调中对超参数敏感导致的性能不稳定问题。提出的MonteCLoRA技术通过使用蒙特卡洛估计来学习无偏后验估计，从而降低了预期方差，显著提高了微调模型的准确性和鲁棒性，表现出较现有方法更优的性能。研究结果表明，该方法在自然语言理解和生成任务中都具有良好的零-shot 性能和稳定性。
本研究提出了MonteCLoRA技术，解决了低秩适应在大规模语言模型微调中的超参数敏感性问题，显著提升了模型的准确性和鲁棒性，性能优于现有方法。
