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你的LoRA需要更新了!非對稱 LoRA 架構小參數(shù),大作為!

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隨著大模型應用發(fā)展的深入,參數(shù)高效微調(PEFT)憑借定制化、精準性等優(yōu)勢,成為大模型優(yōu)化的熱門方式,其中,LoRA引入?低秩矩陣,實現(xiàn)了不輸全面微調的下游適應性能,但是,增長的訓練需求也帶來了存儲和傳輸成本。為了顯著提升LoRA計算效率,NeurIPS'24 Oral工作(64/15671 =0.4%)HydraLoRA,創(chuàng)新性提出了非對稱LoRA架構,分別處理不同的任務,避免干擾,實現(xiàn)了參數(shù)效率與模型性能的雙重突破!


為了幫助大家掌握大模型頂會微調方法,研夢非凡于1月21日晚(周二),邀請了頂刊審稿人楊導師,獨家講解《HydraLoRA:超越LoRA!大模型微調效率巔峰!》(AI前沿直播課NO.93),從大模型參數(shù)微調(PEFT),到LoRA及相關變體及困境,重點講解頂會方法HydraLoRA架構、實驗,代碼演示微調過程,1節(jié)課速通創(chuàng)新Adapter參數(shù)高效微調方法,get論文改進和實戰(zhàn)知識點!

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1月21日直播課內容概覽 01 研究背景及相關工作

  1. 關注問題

a.LoRA的特點及使用方法

b.LoRA及其變種工作


c.LoRA目前的困境

d.動機觀察

  1. HydraLoRA創(chuàng)新點凝練

a.非對稱結構的參數(shù)微調方法

b.彌補與全參數(shù)微調的差距

02 HydraLoRA算法框架(重點)

a.非對稱的LoRA結構設計

b.HydraLoRA的工作流程

c.微調過程

d.推理過程

03 實驗要點

a.實驗配置

b.主實驗分析

c.消融實驗分析

d.討論

04 能力提升(重點)

a.高效的參數(shù)微調方法

b.結合硬件化的微調技術

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直播課導師介紹

楊 導 師

世界top10大學計算機科學畢業(yè)博士

博士研究方向為計算機視覺,自然語言處理,高效的深度學習訓練和推理方法,大語言模型輕量化與高效微調技術。

多家公司擔任算法研究員,并進行計算機視覺,高效模型壓縮算法,多模態(tài)大語言模型的研究,包括模型量化,剪枝,蒸餾,編譯以及高效稀疏化訓練與推理。

【科研成果】在國際頂級會議CVPR,ICCV, EMNLP等發(fā)表13篇論文,并擔任CVPR,ICCV,ECCV,ICML,ICLR, NeurIPS等重要會議和期刊的審稿人。

多項發(fā)明專利,指導學生有耐心,教學嚴謹,思維邏輯縝密,已經指導數(shù)十篇論文。對于成果好的學生,幫助學生寫推薦信和指導申請碩/博申請。

【招收學生方向】計算機視覺,自然語言處理,高效模型壓縮算法,多模態(tài)大語言模型,包括模型量化,剪枝,蒸餾,編譯以及高效稀疏化訓練與推理,深度學習全棧研究。

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idea并不是直接拍腦門拍出來的,是一遍一遍實驗、跑代碼、改模型、思路修正的過程中產生的。研夢非凡1V1定制化論文指導,和研夢導師一起找idea,研夢導師指導實驗,共同解決數(shù)據(jù)問題。授之以漁——搭建論文寫作框架,增刪改查,針對性實驗指導!哪里薄弱補哪里!



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研夢非凡導師團隊

研夢非凡的導師來自海外QStop50、國內華五、C9、985高校的教授/博士導師/博士后,世界500強公司算法工程師,以及國內外知名人工智能實驗室研究員。

這是一支實力強大的高學歷導師團隊,在計算機科學、機器學習、深度學習等領域,積累了豐富的科研經歷,研究成果也發(fā)表在國際各大頂級會議和期刊上,在指導學員的過程中,全程秉持初心,堅持手把手個性化帶教。包括但不限于以下導師~~





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