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DoRA权重分解:Magnitude与Direction分离如何提升微调效果? 微调大型语言模型时,LoRA通过低秩矩阵近似权重更新,大幅减少了可训练参数量,但它将幅度与方向耦合在一起进行更新,限制了微调的表达能力。DoRA(Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation)提出把预训练权重分解为幅度向量和方向矩阵两部分,并对它们采用不同的微调策略:方向矩阵使用... 栏目:AI大模型 时间:10-03 DoRA 权重分解 参数高效微调