清华大学发布最新研究:SoRA参数量仅为LoRA的70%,性能表现更出色! 这篇文章介绍了清华大学研究团队提出的一项名为Sparse Low-Rank Adaptation(SoRA)的创新微调方法,该方法在原有LoRA基础上能将参数量减少到LoRA的70%并表现更好。文章指出在大型语言模型研究中,如何高效微调一直是一个重要的研究方向。此前的工作中,全量微调成本高昂,Ada... AI工具箱2年前
MIT研究:羊驼击败540亿参数的“谷歌版GPT”,基于博弈论的大型模型无需训练即可完成 AIGC动态欢迎阅读 原标题:7B羊驼战胜540B“谷歌版GPT”,MIT用博弈论大模型,无需训练就能完成 关键词:策略、生成器、模型、答案、正则 文章来源:量子位 内容字数:4743字 内容摘要:针对这一问题,MIT基于博弈论提出了一种新的大型模型优化策略,名为均衡排名(Equilibrium R... AI工具箱3年前