谷歌最新推出的Gemma 3N模型现可通过Dynamic GGUFs技术在本地环境中运行，技术社区已实现与llama.cpp、Ollama及Open WebUI生态的无缝集成。本文详解三种部署方案的技术要点：1）利用llama.cpp的量化推理优化实现低资...

Sakana AI研究团队开发出一项突破性技术——Text-to-LoRa（T2L）系统，该系统仅需文本描述即可即时定制大型语言模型，无需传统方法所需的训练数据或耗时微调过程。该技术的核心创新在于将数百个LoRA适配器（一种高效轻...

Fed-SB研究团队在arXiv最新论文中提出了一种突破性的联邦学习框架LoRA-SB，该技术通过低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)方法实现大型语言模型(LLM)的高效分布式微调。这一创新方案通过参数高效微调(PEFT)技术，...

MetaLoRA通过引入元学习原理的动态参数生成机制，显著提升了基于LoRA（Low-Rank Adaptation）的微调策略的灵活性和任务感知能力。这一技术突破解决了传统LoRA方法在跨任务适应性上的局限性，通过动态生成低秩矩阵参...

近日，Flat Color LoRA 模型在 Hugging Face Hub 上正式发布，这一模型的推出为 Wan 视频模型技术注入了新的活力。LoRA（Low-Rank Adaptation）技术作为一种高效的模型微调方法，能够在保持模型原有性能的同时，显著...

本文综述了基础模型的参数高效微调技术，深入探讨了在保持多样化任务性能的同时，如何最小化计算成本的方法。随着基础模型（如LLM）的广泛应用，参数高效微调技术（如LoRA、RAG等）成为研究热点。这些技术通过减少需...

近期在GitHub上发布的ReFT（Representation Fine-Tuning）项目，为微调语言模型带来了一种新的参数高效方法。与传统的PeFT相比，ReFT在保持强大性能的同时，大大降低了成本。该方法通过精细化调整模型参数，使得在进...

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...