Impacto del Tipo y Rango de Módulo en la Efectividad de LoRA en el Entrenamiento de Modelos
El ajuste completo en código y matemáticas revela actualizaciones de alto rango que LoRA a menudo pasa por alto
LoRA es una técnica de ajuste fino de bajo rango que modifica matrices de pesos con parámetros rank bajos pero a veces no capta cambios de alto rango esenciales para tareas complejas como el procesamiento de código y cálculos matemáticos avanzados
Estudios revelan que la efectividad de LoRA varía según el tipo de módulo objetivo y el valor de rank asignado
Al seleccionar un rank igual a 16 y aplicar tasas de aprendizaje altas en todos los módulos del modelo se logra una cobertura más completa de las actualizaciones de alto rango y se mejora la calidad del entrenamiento
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