MoreLoRA

모렐로라

오리지널 로라 :

$ w = w_0 + uv $ 그리고 $ RANK (UV) leq r $

더 나은 초기화 :

$ w = w_0 -u_0 {v_0} + uv $

첨가제 로라 :

$ w = w_0 + ui_ {r (1 times frac {n} {r})} + i_ {r ( frac {m} {r} times 1)} v $ 어디 $ u in mathbb {r}^{m times r}, v in { mathbb {r}^{r times n}} $ 그리고 $ RANK (UV) leq 2r $

Hadamard Mul Lora :

$ w = w_0 + odot_ {i = 1}^{i = k} ( delta_i) $ 어디 $ delta_i = u_iv_i $

$ r '= frac {r} {k}, u_i in mathbb {r}^{m times r'} $ ,,, $ v_i in mathbb {r}^{r ' times n} $ 그리고 $ RANK ( odot_ {i = 1}^{i = k} ( delta_i^t)) leq ( frac {r} {k})^k $

Hadamard 추가 로라 :

$ w = w_0 + odot_ {i = 1}^{i = k} ( delta_i) $ 어디 $ delta_i = u_ii_ {r '(1 times frac {n} {r'})}+i_ {r '( frac {m} {r'} times 1)} v_i $

$ r '= frac {r} {k} $ ,,, $ u_i in mathbb {r}^{r ' times n} $ ,,, $ v_i in mathbb {r}^{m times r '} $ 그리고 $ RANK ( odot_ {i = 1}^{i = k} ( delta_i)) leq ( frac {2r} {k})^k $

Hadamard Lora : 활성화

$ delta = odot_ {i = 1}^{i = k} ( tanh (u_iv_i^t)) $

$ delta = odot_ {i = 1}^{i = k} ( sigma (u_iv_i^t)) $

Dylora :

일련의 순위를 무작위로 업데이트하십시오

레이어의 일부를 업데이트하십시오

참조:

 @online { kexuefm-9590 ,
    title = {梯度视角下的LoRA：简介、分析、猜测及推广} ,
    author = {苏剑林} ,
    year = { 2023 } ,
    month = { Apr } ,
    url = { url{https://spaces.ac.cn/archives/9590} } ,
}

 @misc { hyeonwoo2023fedpara ,
      title = { FedPara: Low-Rank Hadamard Product for Communication-Efficient Federated Learning } , 
      author = { Nam Hyeon-Woo and Moon Ye-Bin and Tae-Hyun Oh } ,
      year = { 2023 } ,
      eprint = { 2108.06098 } ,
      archivePrefix = { arXiv } ,
      primaryClass = { cs.LG }
}