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SCLoRA
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低秩适配
奇异值分解
灾难性遗忘
模型微调
SCLoRA:通过谱裁剪技术实现更好学习效果并减少遗忘的低秩适配方法
研究者提出SCLoRA方法,通过分析网络参数的奇异值分解,发现大奇异值的主成分在微调时可重用,而小奇异值的次要成分更具任务特异性。该方法通过谱裁剪控制适配器奇异值增长,有效缓解灾难性遗忘问题。
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arXiv
·
20 天前
低秩适配
奇异值分解
灾难性遗忘
模型微调
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