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来源：机器之心 本文 约2500字 ，建议阅读 5分钟 本文旨在了解两种微调大型语言模型方法之间的差异：完全微调和低秩自适应 (LoRA)。 本文旨在了解两种微调大型语言模型方法之间的差异：完全微调和低秩自适应 (LoRA)。这两种方法都用于将预训练模型适应特定的下游任务，但它们却有所不同。 微调（Fine-tuning）是将经过预训练的大语言模型应用于下游任务的关键范例。最近，低秩自适应 (LoRA) 等方法已被证明可以在各种任务上达到完全微调模型的性能，同时可训练参数的数量却大大减少。 这就提出一个问题，即它们学到的解决方案真的等效吗？ 带着这一疑问，来自 MIT 的研究者在论文《 LORA VS FULL FINE-TUNING: AN ILLUSION OF EQUIVALENCE 》中进行了深入探讨。 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2410.21228v1 作者通过分析预训练模型权重矩阵的光谱特性来研究不同的
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