新的LARC方法使冻结模型能够从反馈中学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-01 04:00

研究人员开发了低秩自适应残差连接（LARC）方法，通过添加紧凑的数值状态，使冻结模型能够从反馈中学习。该方法利用对隐藏表示的低秩校正，包含一个用于跨任务学习起始因素的慢速状态和一个适应反馈的私有快速状态。在MiniCPM5-1B-SFT模型上的实验表明，在程序选择任务中错误显著减少，并突出了残差容量、适应性和未来决策有用性之间的区别。 AI

影响使预训练模型能够进行适应性调整，而无需完全重新训练，可能降低微调的计算成本。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Junyi Zou, Avrova Donz · 2026-10-01 04:00

LARC：冻结模型中学习的低秩自适应残差连接

arXiv:2609.40063v1 Announce Type: cross Abstract: Low-Rank Adaptive Residual Connections (LARC) give a frozen model a compact numerical state that can learn from feedback. The map $h+BAh$ adds a low-rank correction to a hidden representation. A slow state $\rho$ learns starting f…

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