Understanding the Learning Dynamics of LoRA: A Gradient Flow Analysis of Low-Rank Adaptation

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内容提要

本研究探讨了低秩适应(LoRA)在微调预训练模型时的学习动态,提出了基于梯度流的分析方法。通过谱初始化,改善了原模型与目标矩阵的错位,理论证明小规模谱初始化能以任意精度收敛,实验结果验证了该方法的有效性。

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