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...

本文介绍了一个名为"QLoRA"的开源代码库，旨在支持论文"QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs"，该论文旨在民主化LLM研究的资源获取。 ## 三个核心要点： - QLoRA是一个开源代码库，支持LLM研究领域的民...

近日，GitHub推出了GPT4Tools系统，该系统能够通过分析语言内容，管理多个视觉基础模型，使其能够根据用户在对话中的需求自动决定、控制和使用不同的模型。与众不同的是，它还可以通过简单的自我指导和LoRA方法，让...

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...

以下是本文的主要内容： - 文本到图像扩散模型在定制连续性概念时面临灾难性遗忘问题，导致过去概念的图像生成质量低下。 - 我们提出的C-LoRA方法通过持续自我正则化的低秩适应性克服了这个问题，在连续扩散方面优...

以下是新闻内容的核心要点： - 文本到图像扩散模型在定制化时面临“灾难性遗忘”的问题，导致过去概念的图像生成质量较差。 - 研究人员提出了 C-LoRA 方法，通过持续自我正则化低秩适应来克服这个问题，在持续扩散方...