该论文介绍了一种基于大规模预训练语言模型的微调技术，提出了LoRA$+$、FLoRA、PLoRA等多种改进方法，显著提升了模型性能和微调速度。这些方法在多语言任务中表现优异，优化了参数效率，解决了训练不稳定性和内存占用问题。

AutoLoRa是一种新方法，通过低秩支路将Robust Fine-Tuning分解为两个独立的部分来优化自然目标和对抗目标，并引入启发式策略来自动调整学习率和损失项的标量。实验结果表明，AutoLoRa在各种下游任务中取得了最新的最优结果，具有重要的实用性。