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Rank Also Matters: Hierarchical Configuration of Mixture of Adapter Experts in Fine-Tuning Large-Scale Language Models
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内容提要
本研究提出了一种名为HILO的层次性方案，旨在优化大规模语言模型的微调过程。HILO通过动态调整适配器专家的数量和秩，以适应模型层的复杂性。实验结果表明，HILO在准确性和可训练参数方面优于现有方法，提供了高效的微调解决方案。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为HILO的层次性方案，旨在优化大规模语言模型的微调过程。
- HILO通过动态调整适配器专家的数量和秩，以适应模型层的复杂性。
- 实验结果表明，HILO在准确性和可训练参数方面优于现有方法。
- HILO提供了一种高效的微调解决方案，适用于大规模语言模型。
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