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「DoRA」找到 3 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…。它可能非常节省参数，但没有普遍证据说明训练一定更稳定或所有任务质量相同。是否能合并、推理成本如何，也需结合具体框架和模型结构。 DoRA把预训练权重的幅度与方向分开，并对方向使用低秩更新，目标是改善LoRA的学习能力。原论文报告了多项实验优势，但这不等于同参数量、同任务和所有rank下都必胜。实现还要考虑归一化、额外幅度参数、合并和训练成本。 LoRA加Adapter等混合方案增加自由度，也增加搜索空间、状态管理和部署复杂度，不能直接称为性能上限更高。多任务或持续学习还要看…
匹配正文：… 的 LoRA 文件,随用随换 入门后可以深入:秩 r 与缩放系数 alpha 怎么选、LoRA 该挂在哪些层,以及 QLoRA、DoRA 等变体。 参考资料 LoRA原论文 QLoRA原论文 PEFT官方LoRA合并与适配器边界
匹配追问：GLoRA的分组策略具体如何设计，是手工指定还是可学习的？ GLoRA与AdaLoRA、DoRA等改进版LoRA相比各有什么优劣？ 在实际落地中，GLoRA的额外分组开销对训练速度和显存的影响如何？ 场景切入 假设不同 Transformer 层需要不同类型的轻量适配，而普通 LoRA 只提供固定低秩更新。Generalized LoRA 会怎样统一多类可重参数化分支，并为各层搜索合适结构？ 层层追问 标准 LoRA 的更新形式是什么？……GLoRA 的 generalize…
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