QA-LoRA开源项目 – 量化感知低秩适应的语言模型

QA-LoRA: 语言大模型的量化感知低秩适应。旨在量化和适应之间存在的不平衡自由度，通过组内操作符增加量化自由度，减少适应自由度，易于实施且性能显著提升。
QA-LoRA的特点:
1. 通过量化基础模型权重降低内存需求
2. 在QLoRA基础上进一步量化LoRA适配器权重
3. 只需几行代码即可轻松实施
4. 提供两倍的性能提升
5. 适用于多种微调数据集和下游场景

QA-LoRA的功能:
1. 在语言理解任务中应用QA-LoRA算法
2. 实现量化感知低秩适应以提高模型性能
3. 在不同微调数据集上验证算法有效性

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