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ICML 2024 | 脫離LoRA架構,訓練參數大幅減少,新型傅立葉微調來了

AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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ICML 2024 | 脫離LoRA架構,訓練參數大幅減少,新型傅立葉微調來了

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原標題:ICML 2024 | 脫離LoRA架構,訓練參數大幅減少,新型傅立葉微調來了
關鍵字:傅立葉,自然語言,模型,方法,參數
文章來源:機器之心
內容字數:4289字

內容摘要:


AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文介紹了香港科技大學(廣州)的一篇關于大模型高效微調(LLM PEFT Fine-tuning)的文章「Parameter-Efficient Fine-Tuning with Discrete Fourier Transform」,本文被 ICML 2024 接收,代碼已開源。論文地址:https://arxiv.org/abs/2405.03003
項目地址:https://github.com/Chaos96/fourierft
背景
大型基座模型在自然語言處理(NLP)和計算機視覺(CV)領域都獲得了矚目的成就。微調(Finetuning)大型基座模型,使其更加適應特殊的下游任務,成為了一項熱門研究課題。然而,在模型越來越大,下游任務越來越多樣的今天


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文章來源:機器之心
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