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有效且参数优化的复用微调模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文提出了一种名为 PERU 的参数高效重用方法，适用于使用多个经过精调的特定任务模型。该方法通过稀疏任务向量注入到合并模型中，通过截断幅值来创造 PERU-FFT，以重用完全精调的模型。同时，该方法还提出了使用低秩矩阵重用 LoRA 精调模型的 PERU-LoRA。实验证明，提出的 PERU-FFT 和 PERU-LoRA 取得了明显优势，并且在性能上与每个任务使用精调模型相当。
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关键要点
- 提出了一种名为 PERU 的参数高效重用方法，适用于多个经过精调的特定任务模型。
- 通过稀疏任务向量注入到合并模型中，创造了 PERU-FFT，以重用完全精调的模型。
- 提出了使用低秩矩阵重用 LoRA 精调模型的 PERU-LoRA，利用奇异值分解近似 LoRA 矩阵。
- 在计算机视觉和自然语言处理任务上进行了大量实验证明该方法的有效性和参数效率。
- 与现有的重用模型方法相比，PERU-FFT 和 PERU-LoRA 取得了明显优势，性能与每个任务使用精调模型相当。
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