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内容提要
Sakana AI 提出了两种方法：Text-to-LoRA (T2L) 和 Doc-to-LoRA (D2L)，通过轻量级超网络实现大型语言模型的高效定制，显著降低内存和延迟，并支持零样本任务适应和跨模态知识迁移。
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关键要点
- Sakana AI 提出了两种方法：Text-to-LoRA (T2L) 和 Doc-to-LoRA (D2L)，通过轻量级超网络实现大型语言模型的高效定制。
- 大型语言模型的定制面临上下文学习的灵活性与上下文蒸馏或监督微调的效率之间的权衡。
- Sakana AI 的方法通过一次性支付元训练费用来分摊计算开销，超网络可以立即适应新的任务或文档。
- Text-to-LoRA (T2L) 通过自然语言描述动态调整语言学习模型，使用任务编码器提取向量表示。
- 经过监督式微调训练的 T2L 模型在未见过的任务上表现更好，自适应成本降低了4倍以上。
- Doc-to-LoRA (D2L) 使语言学习模型能够在不重新使用原始上下文的情况下回答后续查询，有效内部化文档。
- D2L 采用感知器风格的交叉注意力架构，能够处理超过训练集长度的文档，并生成高秩的 LoRA。
- D2L 在上下文长度超过基础模型原生窗口 4 倍的情况下，保持近乎完美的零样本准确率，内存占用显著降低。
- D2L 在亚秒级内完成信息内部化，传统的上下文蒸馏可能需要40到100秒。
- D2L 能够实现视觉信息的零样本内化，将视觉激活映射到文本模型参数中，以高精度对图像进行分类。
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