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LoRA: Low-Rank Adaptation (2021)

研究論文 システム

Fine-tuning for the GPU-poor — tiny adapters instead of full weights.

これは論文のレコードです。重要な研究論文と、それが分野にもたらした貢献を紹介します。

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.

スタック全体とのつながり

Introduced in · 1 Basis for · 1 LoRA: Low-Rank Adaptation (2021)

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導入時期:

出典

arXiv 2106.09685 ↗

レコードのレビュー時点: 2026-01-15 — 表示 調査手法.