QR-koodi

Efficient Fine-Tuning of Large Language Models via a Low-Rank Gradient Estimator

In this paper, we present a Low-Rank Gradient Estimator (LoGE) to accelerate the finetune-time computation of transformers, especially large language models (LLMs). Unlike Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods, which primarily aim to minimize the number of fine-tuning parameters, LoGE also...

Täydet tiedot

Tallennettuna:
Bibliografiset tiedot
Päätekijät: Luoming Zhang, Zhenyu Lou, Yangwei Ying, Cheng Yang, Hong Zhou
Aineistotyyppi: Artigo
Kieli:Inglês
Julkaistu: MDPI AG 2024-12-01
Sarja:Applied Sciences
Aiheet:
Linkit:https://www.mdpi.com/2076-3417/15/1/82
Tagit: Lisää tagi
Ei tageja, Lisää ensimmäinen tagi!