AdaMoLE：使用自适应的低秩适应专家对大型语言模型进行微调
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。AdaMoLE 是一种通过自适应混合低秩适应（LoRA）专家的方法，用于对大型语言模型（LLMs）进行精细调节。它通过使用专用阈值网络来动态调整激活阈值，从而对不同任务的变化复杂性进行自适应响应。通过将单个 LoRA 替换为多个 LoRA 专家，并将门控函数与阈值机制集成，AdaMoLE 可以有效地选择和激活最合适的专家。通过在多种常识推理和自然语言处理任务上进行广泛评估，我们发现...
AdaMoLE是一种用于精细调节大型语言模型的方法，通过自适应混合低秩适应（LoRA）专家。经过广泛评估，发现AdaMoLE在常识推理和自然语言处理任务上的性能优于基准性能。该方法突出了AdaMoLE自适应选择LoRA专家的优势，提高了模型的有效性而不增加专家数量。
