LaMDA：大模型微调的新突破，降低20倍参数量

随着大模型参数规模的扩大，传统的全参数微调方法变得不切实际。研究人员为此发展了LoRA等参数高效微调技术，但仍存在计算成本问题。南加大新提出的LaMDA通过引入低维适配器，成功减少了20倍的参数更新量，同时保持或提升了模型性能。其增强版LaMDA++引入自适应秩分配，根据层的重要性动态调整参数，进一步优化资源利用。实验表明，LaMDA和LaMDA++在多项自然语言处理任务中表现优异，成为资源受限环境下的理想选择。
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