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理解LoRA的学习动态：基于梯度流的低秩适应分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了低秩适应（LoRA）在微调预训练模型中的理论基础，提出谱初始化方法以改善模型与目标矩阵的对齐，理论证明其能以任意精度收敛，实验结果验证了其有效性。
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关键要点
- 本研究探讨了低秩适应（LoRA）在微调预训练模型中的理论基础。
- 研究解决了LoRA在微调预训练模型时缺乏理论理解的问题。
- 通过梯度流的视角分析LoRA在矩阵分解中的学习动态。
- 提出谱初始化方法以改善原模型与目标矩阵间的错位。
- 理论上证明小规模谱初始化能够以任意精度收敛到微调任务中。
- 实验结果支持了这些发现，展示了该方法的有效性。
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