LQ

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。