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LoRA 中到底存在多少参数冗余？这篇创新研究介绍了 LoRI 技术，它证明即使大幅减少 LoRA 的可训练参数，模型性能依然保持强劲。
又添新鲜血液。根据 TechCrunch 报道，由一位华人创始人 Weber Wong 开发的 AI 创意工具 Flora 于 3 月 1 日正式上线。时至今日，AI 图像与视频赛道的产品和格局已经有点固化了，能够有新鲜产品加入，还是华人创始人，确实很令人惊喜。
只需几句话，AI 模型就可以被提示创作一个故事、一幅图像，甚至一部短片。但根据 Weber Wong 的说法，“这些模型都是“由非创意人士制作，供其他非创意人士感受创意的。”
在人工智能快速发展的今天，大型基础模型（如GPT、BERT等）已经成为AI应用的核心基石。然而，这些动辄数十亿甚至数万亿参数的模型给开发者带来了巨大的计算资源压力。传统的全参数微调方法不仅需要大量的计算资源，还面临着训练不稳定、容易过拟合等问题。
大型语言模型（LLMs）虽然在适应新任务方面取得了长足进步，但它们仍面临着巨大的计算资源消耗，尤其在复杂领域的表现往往不尽如人意。
比LoRA更高效的模型微调方法来了——
“FLUX在线版”，新增一系列重磅功能！
低秩适应（Low-Rank Adaptation，LoRA）通过可插拔的低秩矩阵更新密集神经网络层，是当前参数高效微调范式中表现最佳的方法之一。此外，它在跨任务泛化和隐私保护方面具有显著优势。
为了让大模型在特定任务、场景下发挥更大作用，LoRA这样能够平衡性能和算力资源的方法正在受到研究者们的青睐。
大模型应用开卷，连一向保守的苹果，都已释放出发展端侧大模型的信号。