Neues Konzept: Asymmetrische LoRA-Strategien verbessern LLM-Fine‑Tuning
In einer aktuellen Veröffentlichung auf arXiv wird die gängige Praxis des Parameter‑Effizienten Fine‑Tunings von großen Sprachmodellen (LLMs) hinterfragt. Traditionell werden bei Multi‑Adapter‑Ansätzen mehrere Low‑Rank Adaptations‑Module (LoRAs) eingesetzt, wobei die inneren Matrizen A häufig stark ähnlich erscheinen.
