VeRA: Vector-based Random Matrix Adaptation

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VeRA:基于向量的随机矩阵自适应

摘要

低秩(LoRA)是一种流行的方法,它可以在微调大规模语言模型时减少线性参数的数量,但在扩展更大的模型时仍然面临着巨大的存储挑战,需要大量的用户或任务自适应的模型。在这项工作中,我们提出了基于向量的随机矩阵自适应(VeRA),它将线性参数的数目减少了LoRA的10倍,同时保持了相同的性能。它通过使用在所有层共享的低阶矩阵的一部分来实现估计,而不是使用小规模的向量。GLUEA和E2E基准点的演示效果都不重要,以及它在说明中的应用——使用Llama27B模型,只有1.4M参数。

1 引言

2 相关工作

3 方法

4 实验

5

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