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实体 Hierarchical Low-Rank Reparameterization

Hierarchical Low-Rank Reparameterization

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  1. TOOL · CL_327105 ·

    新方法大幅压缩AI模型微调参数

    研究人员开发了一种名为层级低秩重参数化（Hierarchical Low-Rank Reparameterization）的新方法，可以显著压缩参数高效微调（PEFT）方法中的可训练参数。该技术将PEFT参数重组并分解为多层压缩结构，在旨在保持强大性能的同时，大幅减少了所需的参数数量。当应用于LoRA和DoRA等现有的PEFT方法时，这种方法已显示出具有竞争力的结果，甚至在参数压缩一个数量级的情况下，在常识推理任务上的准确性上超越了基线。