Beranda › Makalah Riset › LoRA: Low-Rank Adaptation (2021)
LoRA: Low-Rank Adaptation (2021)
Makalah Riset
Sistem
Fine-tuning for the GPU-poor — tiny adapters instead of full weights.
Anda sedang melihat entri makalah penelitian: sebuah makalah penting dan apa yang diperkenalkannya ke bidang ini.
Microsoft researchers showed models adapt through low-rank update matrices a thousandth the size of the weights — making fine-tuning accessible to anyone with one GPU and creating the adapter ecosystems around Llama and Stable Diffusion.
Bagaimana ini terhubung ke bagian lain dari stack
Tautan catatan ini sekilas — klik grup untuk langsung menuju ke sana.
Diperkenalkan pada
Dasar untuk
Sumber
Rekaman ditinjau per 2026-01-15 — lihat Metodologi.