HSplitLoRA: A Heterogeneous Split Parameter-Efficient Fine-Tuning Framework for Large Language Models
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内容提要
HSplitLoRA框架通过结合分割学习和低秩适配技术，解决了大语言模型在异构计算资源下微调的高成本和资源不平衡问题。该框架动态配置LoRA适配器的分解秩，优化模型分割点，显著提升微调效率和准确性。实验结果表明，其在训练精度和收敛速度上优于现有基准。
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