本文介绍了LoRA+，一种优于现有Low-Rank Adaptation (LoRA)方法的微调大模型的方法。LoRA+通过为过程中的关键部分使用不同的学习速率来实现更好的性能和更快的微调，而无需增加计算需求。

本文总结了2023年人工智能发展的亮点，包括如何在个人设备上运行LLM，微调模型，易受欺骗的问题，LLM应用等等。LLM可以为有效使用它们的人提供显著的生活质量提升。它们实际上相当容易构建，但仍有很多未知数，对于...

Neural-Cherche是一个库，旨在为特定数据集微调神经搜索模型，例如Splade，ColBERT和SparseEmbed。 在搜索模型中进行微调可以提高搜索结果的质量，从而更好地满足用户需求。 该库现已开源，可在GitHub上获取。此外，...

Cohere AI的研究部门For AI开发了用于混合专家模型的参数高效微调方法，称为MoE PEFT。该算法可显著提高模型的微调效率，同时保持准确性。最近，该团队公开了该算法的GitHub代码库，为社区提供更多研究资源和工具。C...

DragonDiffusion是一种全新的方法，旨在提高文本到图像模型的编辑精度。通过在扩散模型中利用特征对应，DragonDiffusion可以进行各种详细的图像修改，如移动和调整对象的大小，替换外观，以及拖动内容，同时保持图像...

LLM Library是一款可扩展、便捷、高效的大型机器学习模型微调工具箱，旨在为整个社区提供用户友好、高速可靠、易于访问的解决方案。

近日，研究人员推出了一种改进型的Low Rank Adaptation（LoRA）技术，可帮助研究和实践社区更有效地微调大型模型。以下是本次发布的主要内容： - LoRA被广泛应用于研究和实践社区，作为一种参数高效的微调大型模型...

在技术领域中，微调是一种比完全微调更便宜的模型微调方式。它通过仅更新模型的一个小而精心选择的子集来工作。然而，即使如此，在普通硬件上微调大型（超过13B参数）模型的成本仍然太高。量化减少了模型中参数的精...