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Flora: 低秩适配器是隐形的梯度压缩器
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Flora方法，通过重新采样投影矩阵实现高秩更新，减少优化状态的存储消耗，同时保持次线性空间复杂度。实验证明该方法的有效性。
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关键要点
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提出了低秩适应（LoRA）方法，通过训练较少的参数来减少优化状态的存储消耗。
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低秩适应限制整体权重更新矩阵为低秩。
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观察到低秩适应可以用随机投影来近似。
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提出了Flora方法，通过重新采样投影矩阵实现高秩更新。
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Flora方法保持优化状态的次线性空间复杂度。
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实验证明了Flora方法的有效性。
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