NVIDIA提出 Tied-Lora:提高LoRA方法的参数效率 用13%参数实现性能与标准LoRA方法相媲美
**划重点:**
1. 🚀 NVIDIA的研究人员开发了一种名为Tied-LoRA的新技术,旨在提高LoRA方法的参数效率。
2. 🔄 Tied-LoRA通过权重绑定和选择性训练,寻找性能和可训练参数之间的最佳平衡。
3. 📊 在不同任务和基础语言模型上进行的实验证明,Tied-LoRA可以在只使用标准LoRA方法13%的参数的情况下实现可比较的性能。
一组来自NVIDIA的研究人员近日提出了一种名为Tied-LoRA的新技术,旨在改善低秩适应(LoRA)方法的参数效率。该方法采用了权重绑定和选择性训练的策略,以寻找性能和可训练参数之间的最佳平衡。
最近,对于参数高效微调技术的不断进展包括LoRA,通过低秩矩阵逼近减少可训练参数。AdaLoRA是LoRA的扩展,引入了动态秩调整,并将适配器调整与LoRA相结合。另一种技术是由Kopiczko提出的VeRA,通过冻结矩阵和可训练的缩放向量减少参数。QLoRA使用量化的基础模型实现内存高效的LoRA。该研究对低秩权重矩阵应用权重绑定,进一步增强了参数效率。
为了解决为下游任务对语言模型进行微调的计算开销,Tied-LoRA是一种结合了权重绑定和选择性训练的新方法,旨在提高LoRA的参数效率。通过在不同研究和基础语言模型上进行系统实验证明,研究人员确定了一个特定的Tied-LoRA配置,其性能可与标准LoRA方法相媲美,但只使用了13%的参数。
Tied-LoRA是一种通过将权重绑定和选择性训练结合起来,增强LoRA方法参数效率的方法。它通过将权重绑定应用于LoRA中的低秩矩阵,使基础语言模型中的各层共享相同的后果,从而降低了可训练参数的数量。
该方法探索了参数训练/冻结和权重绑定的各种组合,以实现性能和可训练参数之间的最佳平衡。在不同任务和两个基础语言模型上进行的实验中,不同的Tied-LoRA配置展示了效率和性能之间的权衡。特定的Tied-LoRA配置vBuA在性能方面表现优异,相较于其他配置减少了87%的参数。在抽取式问答、摘要和数学推理等任务的评估中,展示了Tied-LoRA在提高参数效率的同时显著保持了竞争性能。
通过在各种任务上进行实验后,发现Tied-LoRA是一种通过利用权重绑定和选择性训练增强LoRA方法参数效率的新范例。
结果表明,Tied-LoRA可以替代通识NLI、抽取式QA和摘要等功能。此外,它在不影响性能的情况下提供了改进的参数效率,仅使用标准LoRA的13%的参数。然而,讨论与其他参数效率方法的限制和比较对于确定未来探索的潜在领域至关重要。
论文网址:https://arxiv.org/abs/2311.09578
从直播开蚌,到单月销售额破2亿:泼天的富贵,这次轮到了“珍珠”头上
都说时尚是个轮回,今年的大爆款轮到了“珍珠”头上。一石激起千层浪,有着“珍珠小镇”之称的浙江省诸暨市山下湖镇,从未像现在这样忙碌过。随着大批背包客的涌入,不但小镇上的住宿价格飙升至千元,甚至连厕所都挤满了人,成交额更是创下新高,屡屡出现“一珠难求”的场面。▲图/网友供图站长网2023-10-10 10:56:290000谷歌搜索引入语法检查模型EdiT5 提高语法纠正准确性
💡划重点:-Google研究团队开发了一种高效的语法纠正模型,基于EdiT5架构,使用户能够在Google搜索中检查查询的语法。-这一模型采用了新颖的文本编辑方法,降低了解码延迟,提高了纠正的准确性,同时结合了大型语言模型(LLMs)的优点。站长网2023-10-28 07:49:270000再也不用担心爱车被破坏!理想官方详解哨兵模式:三大优势
快科技5月13日消息,近期,理想汽车通过OTA,给L系车型上线了全新的哨兵模式,且帮助车主处理了不少纠纷,那么理想的哨兵模式有什么特点和优势?就在今日,理想汽车发布长文进行了详细讲解。一、超低运行能耗开启哨兵模式10小时,续航仅会减少3-8公里,换算成耗电量约为0.7-2千瓦时。理想L系列车型的哨兵模式为什么更省电?主要得益于以下两点。1、先进高效的电子电器架构:站长网2023-05-14 11:37:570000苹果客服回应用户被App自动扣费8千:目前只能退450元
近日有报道称,一位苹果用户发现自己的银行账单中存在一笔苹果账户订阅费用,每周会自动从银行卡中扣款50元,已经持续了三年,累计金额高达8000元。经过查询,发现这笔扣款是用于一个名为"ScanGuru"的文件扫描软件。然而,用户表示自己完全不知道这个软件的扣款情况。站长网2023-11-02 11:31:230000Nvidia的NeMo项目利用生成式AI设计半导体芯片
🔍划重点:1.🧠利用大型语言模型改进半导体芯片设计:Nvidia的NeMo项目展示了生成式人工智能在复杂的半导体芯片设计过程中的应用,通过内部数据训练大型语言模型,提高生产力。2.💡定制化AI模型的潜力:研究突出了通过NvidiaNeMo,为半导体领域提供定制化AI模型,为竞争提供竞争优势,展示了生成AI在各个阶段的应用潜力。站长网2023-10-31 10:01:140000