Главная › Научные статьи › LoRA: Low-Rank Adaptation (2021)
LoRA: Low-Rank Adaptation (2021)
Научная статья
Системы
Fine-tuning for the GPU-poor — tiny adapters instead of full weights.
Перед вами запись об исследовательской статье — знаковой работе и том, что она привнесла в область.
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.
Место в общей экосистеме
Ссылки этой записи с первого взгляда — нажмите на группу, чтобы перейти к ней.
Представлено в
Основа для
Источники
Запись актуальна на 2026-01-15 — смотреть Методология.