更高层次需要更多的 LoRA 专家
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。研究提出了一种新颖的参数高效的 MoE 方法，称为 MoLA，适用于基于 Transformer 的模型，通过为每个模型层分配不同数量的 LoRA 专家，该方法在六个著名的 NLP 和常识 QA 基准上展示了与基线相当或更好的性能，该工作可以作为各种应用的即插即用的参数高效调优方法。
本文介绍了MoE-tuning训练策略，解决大型视觉语言模型的多模态学习和模型稀疏性问题。实验证明MoE-LLaVA在视觉理解方面表现出色，超越了LLaVA-1.5-13B。通过MoE-LLaVA为稀疏LVLMs建立基准，为未来多模态学习系统提供有价值的见解。
