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原標題：今日arXiv最熱大模型論文：LoRA又有新用途，學得少忘得也少，成持續學習關鍵！
關鍵字：參數,任務,模型,數學,矩陣
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：5721字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | Axe_越自大模型（LLM）誕生以來，苦于其高成本高消耗的訓練模式，學界和業界也在努力探索更為高效的參數微調方法。其中Low-Rank Adaptation（LoRA）自其誕生以來，就因其較低的資源消耗而受到廣泛關注和使用。
LoRA通過學習低秩擾動（low-rank perturbations），從而在使用大模型適配下游任務時，只需要訓練少量的參數即可達到一個很好的效果。盡管LoRA在資源效率上有明顯優勢，但其在處理復雜領域任務時的性能表現如何，尚未有定論。本文旨在填補這一空缺，以編程和數學兩個具有挑戰性的領域任務為例，探討LoRA與全參數微調的性能。
論文標題:LoRA Learns Less and Forgets Less
論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2405.09673
LoRA方法概述LoRA的思想非常簡單，對于神經網絡中的某些線性層（比如 Transformer 架構中的多頭自注意力的權重矩陣 Q，K，V 或者前饋神經網絡層的 W），不是直接對這些大參數矩陣的所有元素進行更新，而是引入較小的矩陣 A 和 B，并使得這些

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189