AdaLoRA开源项目 – 自适应预算分配的微调方法

AdaLoRA是一种自适应预算分配的参数有效微调方法，通过调整增量矩阵的秩来控制参数参与计算的量。关键的增量矩阵被分配高秩以捕获更细粒度的信息，而不太重要的增量矩阵被修剪为低秩以防止过拟合并节省计算资源。AdaLoRA利用SVD分解结果，动态调整矩阵秩以优化模型性能。该项目已合并到HuggingFace支持的参数高效微调库（🤗PEFT）中。

AdaLoRA的特点:

1. 自适应预算分配，动态调整矩阵秩
2. 通过SVD分解优化模型性能
3. 防止过拟合，节省计算资源
4. 支持多种任务，如文本分类、问答和摘要生成

AdaLoRA的功能:

1. 安装更新后的`loralib`包
2. 在模型中使用SVDLinear进行适配
3. 在训练循环中应用RankAllocator更新重要性评分并分配预算
4. 在GLUE基准测试中微调DeBERTaV3-base
5. 在SQuADv2任务中微调DeBERTaV3-base

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