参数少80%，效果仍超LoRA！上交大&上海AI Lab推出高效微调框架FLoRA

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原标题：参数少80%，效果仍超LoRA！上交大&上海AI Lab推出高效微调框架FLoRA
关键字：张量,参数,维度,卷积,方法
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Huiser 投稿量子位 | 公众号 QbitAI为了让大模型在特定任务、场景下发挥更大作用，LoRA这样能够平衡性能和算力资源的方法正在受到研究者们的青睐。
然而，以LoRA为代表的众多低秩微调方法（包括DoRA， MoRA， AdaLoRA等衍生方法）仍存在一个问题：
它们通常通常都更适合Linear层，Embedding层这类“直入直出”的低维度张量，忽略了对更高维度甚至N维张量的考虑。
尽管这些方法可以通过一定方式将高维度张量转化为2D张量来微调参数，如LoRA将Conv2D卷积层参数所具有的四维张量转化为二维张量。但其存在两方面的挑战：
这种将卷积核拆开分别reshape到，维度上的方法虽然避免了参数的大规模增加，但是破坏了卷积核本身的结构特性。这对于密集预测类任务所需要的局部归纳偏置是一种负向影响。
随着张量维度的升高，reshape为二维的方式会造成急剧的参数量增加，背离了参数高效微调方法的初衷。
为了解决以上两个问题，来自上海交通大学、上海AI Lab的研究人员提出了FLoRA方法（flora意为植物群，具有广泛的寓意）。
以视觉任务为例，FLoRA能在比LoRA少80

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