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Fira：在低秩约束下能否实现大规模语言模型的全秩训练？
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的训练框架Fira，通过范数缩放方法解决低秩训练的问题，实现全秩训练，提高大规模语言模型性能。实验表明，Fira在预训练和微调中优于LoRA和GaLore，性能与全秩训练相当或更好。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的训练框架Fira。
- Fira通过范数缩放方法解决低秩训练的问题。
- Fira实现全秩训练，提高大规模语言模型性能。
- 实验表明，Fira在预训练和微调中优于LoRA和GaLore。
- Fira的性能与全秩训练相当或更好。
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