ACL 2024 | 通往高秩LoRA的螺旋：更少的参数，保持更高的秩

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©作者 | 何浩楠 单位 | 中国科学技术大学 研究方向 | AI4Science 这是一篇非常精彩的论文，文中提出的 MeLoRA 算法不仅实现了秩的提升，并且在计算效率等方面相比“香草味”LoRA 也有一定的提升。虽然本文的理论比较简单，数学公式也不多，但是具体方法让人有眼前一亮之感。 文章标题： MELoRA: Mini-Ensemble Low-Rank Adapters for Parameter-Efficient Fine-Tuning 文章链接： https://arxiv.org/pdf/2402.17263 LoRA的秩与LoRA合并重初始化 首先我们定义以下符号：权重权重 和矩阵 以及矩阵 那么我们有 LoRA 的公式为 ：   1.1 LoRA的秩 对于矩阵 A 和矩阵 B，我们有：训练的每一步，训练的每一步 ，   对于 A 和 B 的乘积有：   于是 ：   1.2 合并重初始化方法 由 于： ，所以如果将多个 lora 的权重叠加，就有希望能够提高 LoRA 的秩。论文 ReLoRA 和 CoLA 都提出了训练每隔一段时间 ………………………………