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#权重分解
DoRA: 革新性的低秩适应方法在人工智能领域的应用与发展
1 个月前
DoRA(Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation)是一种创新的低秩适应方法,旨在提高人工智能模型的性能和适应性。本文深入探讨了DoRA的工作原理、应用场景及其在AI领域的重要意义。
DoRA
低秩适应
权重分解
微调
大语言模型
Github
开源项目
1 个月前
相关项目
DoRA
DoRA是一种新型大型语言模型微调方法,通过将预训练权重分解为幅度和方向两个部分进行更新。与LoRA相比,DoRA在保持参数效率的同时提升了模型的学习能力和训练稳定性。研究表明,DoRA在常识推理、视觉指令调优和图像/视频-文本理解等多项下游任务中表现优于LoRA。该技术已集成到Hugging Face PEFT和Diffusers库中,可用于多种模型的微调。
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