LoRA：低资源微调技术的新探索

一项最新研究揭示了LoRA，一种用于大模型微调的高效方法，虽在资源效率上优于全参数微调，但在处理编程和数学任务时效果略逊一筹。然而，LoRA在正则化和遗忘控制方面表现出色，特别是在保持生成多样性上。研究还发现，全参数微调在这些任务中学习的权重扰动并不低秩，对LoRA的有效性提出疑问。尽管如此，LoRA在特定场景下仍有优化潜力，值得关注和进一步研究。
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