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RoRA: Efficient Fine-Tuning of Large Models with Reliability Optimization for Rank Adaptation

💡 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Rank-adaptive Reliability Optimization（RoRA）方法，以解决低秩适应（LoRA）在大型语言模型微调中的性能限制。实验结果表明，RoRA在压缩和未压缩模型上均优于现有技术，尤其在高剪枝率模型中准确性显著提升。

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标签

RoRA models 低秩适应 准确性 大型语言模型 微调
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