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英文字典中文字典相关资料:


  • [2404. 02948] PiSSA: Principal Singular Values and Singular Vectors . . .
    Compared to LoRA, PiSSA updates the principal components while freezing the "residual" parts, allowing faster convergence and enhanced performance
  • GitHub - GraphPKU PiSSA: PiSSA: Principal Singular Values and Singular . . .
    The PiSSA-initialized models are shared on Models for easy reuse They retain the same input and output as the original models but are split into residual models and PiSSA adapters for more effective fine-tuning
  • NeurIPS 2024 Spotlight | PiSSA披萨收敛快 - 知乎
    本文提出了一种名为PiSSA的参数高效微调方法，微调模型中最重要的参数。 PiSSA使用与LoRA [1]完全相同的架构，但是不同的初始化方式。 相比LoRA，PiSSA在多个模型和任务上， 收敛更快， 效果更好。 此外结合 4bit量化 和PiSSA，相比QLoRA还能 减小量化误差 10%-50%
  • PiSSA: Principal Singular Values and Singular Vectors Adaptation of . . .
    Comparative experiments of PiSSA and LoRA across 11 different models, ranging from 184M to 70B, encompassing 5 NLG and 8 NLU tasks, reveal that PiSSA consistently outperforms LoRA under identical experimental setups
  • PiSSA | Proceedings of the 38th International Conference on Neural . . .
    Compared to LoRA, PiSSA updates the principal components while freezing the "residual" parts, allowing faster convergence and enhanced performance
  • dominos点餐
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  • 【LLM】PISSA：一种高效的微调方法 - 知乎
    总结 PiSSA是一种高效的微调方法，它通过奇异值分解提取大型语言模型中的关键参数，并仅对这些参数进行更新，以实现与全参数微调相似的性能，同时显著降低计算成本和参数数量。 参考文献 PISSA: PRINCIPAL SINGULAR VALUES AND SINGULAR VECTORS ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS，
  • 《PISSA》原理及应用_pissa初始化-CSDN博客
    二、PiSSA PiSSA全称Principal Singular Values and Singular Vectors Adaptation，主奇异值和奇异向量自适应方法。 从名称可以知道，PiSSA类似之前的PCA（主成分分析），利用矩阵分解，找到矩阵的主成分。 从下图可以看出结构和LoRA是一致的。 PiSSA的示意图如下：
  • PISSA: PRINCIPAL SINGULAR VALUES AND SINGULAR VECTORS ADAPTATION OF . . .
    随着大型语言模型 (LLMs) 参数的增加, 整个模型的微调计算成本变得不可承受。为解决这一挑战, 我们提出了一种参数效率微调 (PEFT) 方法, Principal Singular values and Singular vectors Adaptation (PiSSA), 它在优化显著减少的参数空间的同时, 达到或超过全参数微调的性能。
  • PiSSA: Principal Singular Values and Singular Vectors Adaptation of . . .
    Comparative experiments of PiSSA and LoRA across 12 different models, ranging from 184M to 70B, encompassing 5 NLG and 8 NLU tasks, reveal that PiSSA consistently outperforms LoRA under identical experimental setups





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