NeurIPS 2024 Oral | 小参数，大作为！揭秘非对称 LoRA 架构的高效性能

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原标题：NeurIPS 2024 Oral | 小参数，大作为！揭秘非对称 LoRA 架构的高效性能
关键字：矩阵,任务,参数,领域,组件
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大型语言模型（LLMs）虽然在适应新任务方面取得了长足进步，但它们仍面临着巨大的计算资源消耗，尤其在复杂领域的表现往往不尽如人意。为了缓解这一问题，业界提出了多种参数高效微调（PEFT）方法，例如 LoRA。然而，LoRA 在面对复杂数据集时，总是难以与全参数微调的表现相媲美，尤其当任务之间充满多样性时，效果更是大打折扣。
为了突破这一瓶颈，来自澳门大学、德克萨斯大学奥斯汀分校以及剑桥大学的研究者联合提出了一

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