比LoRA更高效！上交大&哈佛推出新微调框架，瞄准特定任务方向

上海交通大学和哈佛大学研究人员提出LoRA-Dash，一种高效模型微调方法。该方法在参数量大幅减少的情况下，效果与LoRA相当。通过严格定义TSD并分析其性质，LoRA-Dash进一步释放了TSD在下游任务中的潜力。实验显示，LoRA-Dash在多个任务上均优于LoRA。
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