Efficient Fine-Tuning of Quantum-Enhanced Language Models

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内容提要

本研究提出了一种基于量子加权张量混合网络的高效微调方法,克服了经典低秩适应在复杂任务中的局限性。该方法在大型模型微调中减少了76%的参数,训练损失比传统LoRA降低了15%。

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