MiLoRA

MiLoRA是一种参数高效的大型语言模型（LLMs）微调方法，通过奇异值分解（SVD）将权重矩阵分为主要和次要两部分，其中主要部分保留预训练模型的核心知识，次要部分用于适应新任务。在微调过程中，MiLoRA仅优化次要部分，从而降低计算和内存成本，同时保持模型的高性能表现。实验结果显示，MiLoRA在多个基准测试中优于传统方法，具有更高的训练和推理效率。 --- MiLoRA是一种参数高效的大型语言模型微调方法，基于奇异值分解（SVD）实现权重矩阵的分块优化。通过保留主要部分的稳定性并优化次要部分，MiLoRA显著降低了计算和存储需求，同时提升了模型的适应性和灵活性。该方法在多种自然语言处理任务中表现出色，广泛应用于文本分类、情感分析、问答系统等领域，同时也适用于多租户环境和实时内容生成场景。 ---