本研究提出了一种基于块循环矩阵的微调方法，旨在降低大规模语言模型的计算和存储成本。该方法结合一维傅里叶变换，显著减少参数和计算量，同时在下游任务中保持或提升性能，展示了频域微调的潜力。

Block Circulant Adapters for Large Language Models
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