Lora

**划重点:**1.🚀NVIDIA的研究人员开发了一种名为Tied-LoRA的新技术，旨在提高LoRA方法的参数效率。2.🔄Tied-LoRA通过权重绑定和选择性训练，寻找性能和可训练参数之间的最佳平衡。3.📊在不同任务和基础语言模型上进行的实验证明，Tied-LoRA可以在只使用标准LoRA方法13%的参数的情况下实现可比较的性能。

要点:LQ-LoRA是一种基于LoRA的变体，通过低秩量化矩阵分解实现对大型语言模型进行高效微调，特别适用于解决内存效率和数据适应性问题。LQ-LoRA通过在适应过程中将权重矩阵分解为量化组件Q和低秩组件L1L2，结合整数线性规划技术，提高了LoRA的内存效率。该方法在调整后能够显著降低大型语言模型的内存需求，同时保持功能性。

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要点:1.Nvidia的研究人员提出了一种名为Tied-LoRA的新技术，旨在改善低秩适应（LoRA）方法的参数效率。2.Tied-LoRA利用权重绑定和选择性训练，在性能和可训练参数之间寻找最佳平衡。3.在对不同任务和基础语言模型进行实验后，研究人员发现在效率和性能之间存在权衡，Tied-LoRA方法可以使用比标准LoRA方法少13%的参数获得相当的性能。