ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

AIGC动态欢迎阅读

原标题:ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了
关键字:傅立叶,自然语言,模型,方法,参数
文章来源:机器之心
内容字数:4289字

内容摘要:


AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文介绍了香港科技大学(广州)的一篇关于大模型高效微调(LLM PEFT Fine-tuning)的文章「Parameter-Efficient Fine-Tuning with Discrete Fourier Transform」,本文被 ICML 2024 接收,代码已开源。论文地址:https://arxiv.org/abs/2405.03003
项目地址:https://github.com/Chaos96/fourierft
背景
大型基座模型在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域都获得了瞩目的成就。微调(Finetuning)大型基座模型,使其更加适应特殊的下游任务,成为了一项热门研究课题。然而,在模型越来越大,下游任务越来越多样的今天


原文链接:ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

联系作者

文章来源:机器之心
作者微信:almosthuman2014
作者简介:专业的人工智能媒体和产业服务平台

阅读原文
© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...