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ShadowPEFT
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ShadowPEFT：参数高效微调新方法发布
研究人员推出了一种新颖的参数高效微调方法ShadowPEFT，该方法将可训练的适配器整合到一个模块化的影子组件中。该方法利用了一个紧凑的影子模型和轻量级的耦合模块，允许在没有基础模型的情况下进行独立推理。实验表明，在文本和图像任务的各种基准测试中，ShadowPEFT的性能与LoRA和DoRA等现有方法相当或更优。
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NVIDIA Cosmos Predict 2.5 微调用于机器人；出现新的 ShadowPEFT 方法
NVIDIA 发布了一份指南，介绍如何使用 LoRA 和 DoRA 等参数高效技术微调其 Cosmos Predict 2.5 世界模型以生成机器人视频。此方法允许适应特定领域，例如机器人操作，而无需承担完全微调的高成本和灾难性遗忘风险。该过程涉及使用 diffusers 和 accelerate 等库在较小的数据集上进行训练，从而能够为下游学习任务生成合成机器人轨迹。另外，研究人员推出了 ShadowPEFT，这是一个新颖的参数高效…