相比QLoRA,能在初始阶段减少18.97%的量化误差,好于专门做量化误差消除的LoftQ。更小的初始量化误差,更快更好的训练,使PiSSA在最终4-bits微调效果显著超越QLoRA和LoftQ。 孟繁续:LoRA吃了披萨,效果起飞?157 赞同 · 34 评论文章 LoRA+量化的重要意义 LoRA和PiSSA能够减小训练硬件开销的原因在于,可训练的参数减少...
5 LoRA 6 QLoRA - ✅Prefix-Tuning: Prefix-Tuning是一种针对自注意力机制的微调方法,它通过向输入序列添加一组可训练的前缀(prefix)向量来引导模型的注意力。这些前缀向量与模型的键(keys)和值(values)拼接,形成新的输入表示。 - Prefix-Tuning的优