LoRA$^2$: 多尺度低秩近似用于大型语言模型微调
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了在复杂下游任务中，单一尺度更新参数可能不是最佳选择的问题。通过扩展低秩适应方法（LoRA）到多尺度，提出了LoRA$^2$，并结合正交投影理论和改进的重要性评分算法，显著减少了训练参数数量，提升了适应性和性能。研究结果表明，LoRA$^2$在微调中仅需0.72%的参数，仍能实现与基线相当的性能，展现了其高效性和潜在影响。
LoRA-SP是一种利用LoRA框架的方法，通过随机机制减少计算和存储需求，同时保持模型性能。在多个自然语言处理任务上，LoRA-SP展示了较低资源消耗实现竞争性性能的能力。这种创新方法有助于在资源有限的环境中部署高级自然语言处理模型。
