基于lp正则化的大语言模型LoRA自动秩分配方法
低秩适应(LoRA)已成为大语言模型中广泛应用的参数高效微调方法,但如何确定各适应矩阵的秩仍是核心挑战。针对现有自适应秩分配方法多依赖人工设计重要性评分的问题,该研究提出了lp-LoRA方法。该方法基于信号处理中经典的稀疏诱导技术,利用0
推荐理由提出了一种基于lp正则化的LoRA自动秩分配新方案,改进了大模型参数高效微调的优化理论与实现。
原标题:Automatic Rank Allocation for Low-Rank Adaptation in Large Language Models via lp Regularization
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