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DLP-LoRA: A Dynamic Lightweight Plugin for Efficient Task-Specific LoRA Integration in Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种动态轻量级插件DLP-LoRA，旨在解决大型语言模型在特定领域微调时的高资源消耗问题。通过使用仅5M参数的小型MLP模块，DLP-LoRA在句子层面动态融合多个LoRA，提高推理效率。实验结果显示，该方法在多个任务中表现优异，平均准确率达92.34%，并在问答数据集上显著提升BLEU和ROUGE分数，展现出高效的多任务适应能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种动态轻量级插件DLP-LoRA，旨在解决大型语言模型在特定领域微调时的高资源消耗问题。
- DLP-LoRA通过使用仅5M参数的小型MLP模块，在句子层面动态融合多个LoRA，提高了推理效率。
- 实验结果显示，DLP-LoRA在多个任务上表现优异，平均准确率达92.34%。
- 在问答数据集上，DLP-LoRA显著提高了BLEU和ROUGE分数，展现出高效的多任务适应能力。
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