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天元建设集团有限公司代码_后台管理页面模板_网站关键词快速排名工具_国外十大免费服务器和域名

2024/12/7 12:45:24 来源:https://blog.csdn.net/weixin_43145427/article/details/143720743  浏览:    关键词:天元建设集团有限公司代码_后台管理页面模板_网站关键词快速排名工具_国外十大免费服务器和域名
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文章探讨了大语言模型(LLMs)在嵌入标记时的非欧几里得特性,并提出了一种新的超曲率低秩适应方法(hyperbolic low-rank efficient fine-tuning,HypLoRA),旨在在超曲率空间中进行模型微调,以更有效地利用标记的层次结构。研究发现,LLMs的标记频率遵循幂律分布,并且嵌入空间呈现出树状结构特性。HypLoRA通过直接在超曲率流形上进行低秩适应,克服了传统方法在欧几里得空间中应用时的局限性,从而显著提高了模型在复杂推理任务(如AQuA数据集)上的性能,最高可提升13%。该研究为LLMs的几何建模提供了新思路。
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1 HypLoRA方法

传统的大语言模型(LLMs)通常依赖于欧几里得几何进行文本表示,这可能不适合处理复杂的层次数据结构。超曲率几何被认为是更合适的选择,因为它能有效表示树状层次结构。

超曲率低秩适应方法(HypLoRA)旨在直接在超曲率流形上进行低秩适应,而不是依赖于欧几里得空间的经典技术。HypLoRA通过避免将嵌入和权重矩阵转换到切空间,保留了超曲率建模的能力。

·传统的微调方法使用指数和对数映射,这在处理超曲率空间时可能导致信息损失和性能下降。HypLoRA通过直接在超曲率流形上进行操作,克服了这些问题。

2 结语

文章提出了一种新的超曲率低秩适应方法(HypLoRA),旨在通过超曲率几何改进大语言模型(LLMs)的微调性能,从而更有效地捕捉和利用复杂的层次关系,尤其在解决复杂推理任务时显示出显著的性能提升。

论文题目: Hyperbolic Fine-tuning for Large Language Models

论文链接: https://arxiv.org/abs/2410.04010

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