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IncreLoRA：增量参数分配方法用于参数高效微调
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
LoRAPrune是一个用于高性能大规模预训练模型的高效微调和部署的框架。它使用PEFT感知的剪枝标准和基于LoRA的梯度值和梯度重要性估计，通过迭代剪枝过程删除冗余参数，实现高精度和高压缩比。实验结果表明，该方法在各个任务中达到了最先进的结果，并在VTAB-1k基准测试中，使用可训练参数的仅0.76％，比幅度和移动剪枝方法高5.7％和4.3％，同时保留微调优点，实现与PEFT方法可比较的性能。
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关键要点
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LoRAPrune是一个用于高性能大规模预训练模型的高效微调和部署的统一框架。
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该框架使用PEFT感知的剪枝标准和基于LoRA的梯度值及重要性估计。
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通过迭代剪枝过程删除冗余参数，实现高精度和高压缩比。
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实验结果显示，该方法在各个任务中达到了最先进的结果。
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在VTAB-1k基准测试中，使用可训练参数的仅0.76%，准确率比幅度和移动剪枝方法高5.7%和4.3%。
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该方法保留了微调的优点，实现了与PEFT方法可比较的性能。
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