NeurIPS'24｜大模型LoRA超级变体！仅需参数0.4%达微调效率巅峰！

主要观点总结

本文介绍了一种在大模型优化中广泛应用的参数高效微调（PEFT）技术，尤其是其中的LoRA方法。最新的VB-LoRA方法通过分而共享机制提高了计算效率。文章还提到了大模型顶会微调方法的相关直播课程和论文指导服务。

关键观点总结

关键观点1: LoRA方法及其优势

LoRA通过引入低秩矩阵实现大模型的参数微调，具有定制化、精准性等优点。

关键观点2: VB-LoRA的创新点

VB-LoRA提出了分而共享机制，通过向量库进行全局参数共享，提高了LoRA的计算效率。

关键观点3: 直播课程的内容概览

直播课程将重点讲解VB-LoRA的架构、实验，以及相关的AM-LoRA方法，并进行代码演示。

关键观点4: 直播课导师介绍

直播课的导师是王导师，拥有深厚的学术背景和研究经验，研究方向包括大语言模型、自然语言处理等。

关键观点5: 研梦非凡的论文指导服务

研梦非凡提供1V1定制化论文指导，包括找idea、实验指导、论文写作框架搭建等，全程秉持初心，坚持个性化带教。

文章预览

随着大模型应用发展的深入， 参数高效微调（PEFT）凭借定制化、精准性等优势，成为大模型优化的热门方式， 其中，LoRA引入‌低秩矩阵，实现了不输全面微调的下游适应性能，但是，增长的训练需求也带来了存储和传输成本，为了显著提升LoRA计算效率， NeurIPS'24最新收录工作VB-LoRA，创新提出了分而共享机制，通过向量库进行全局参数共享， 仅需LoRA参数0.4%，调优效率全面超越LoRA！ 为了帮助大家掌握大模型顶会微调方法，研梦非凡于 10月23日晚（周三） ，邀请了 从事大模型研究的王导师， 独家讲解 《VB-LoRA：超越LoRA！大模型微调效率巅峰！》 （AI前沿直播课NO.76） ，从大模型全量微调、PEFT，到LoRA及相关变体， 重点讲解顶会方法VB-LoRA架构、实验， 并介绍相关方法AM-LoRA，最后代码演示微调过程，1节课速通LoRA参数微调技术，get论文改进和实战 ………………………………