کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
In fine-tuning large language models (LLMs), conserving computational resources while maintaining effectiveness and improving outcomes within the same computational constraints is crucial. The Low-Rank Adaptation (LoRA) strategy balances efficiency and performance in fine-tuning large models by reducing the number of trainable parameters and computational costs. However, current advancements in LoRA might be focused on its fine-tuning methodologies, with not as much exploration as might be expected into further compression of LoRA. Since most of LoRA's parameters might still be superfluous, this may lead to unnecessary wastage of computational resources. In this paper, we propose \textbf{CoRA}: leveraging shared knowledge to optimize LoRA training by substituting its matrix $B$ with a common subspace from large models. Our two-fold method includes (1) Freezing the substitute matrix $B$ to halve parameters while training matrix $A$ for specific tasks and (2) Using the substitute matrix $B$ as an enhanced initial state for the original matrix $B$, achieving improved results with the same parameters. Our experiments show that the first approach achieves the same efficacy as the original LoRA fine-tuning while being more efficient than halving parameters. At the same time, the second approach has some improvements compared to LoRA's original fine-tuning performance. They generally attest to the effectiveness of our work.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در تنظیم دقیق مدل های بزرگ زبان (LLMS) ، حفظ منابع محاسباتی ضمن حفظ اثربخشی و بهبود نتایج در همان محدودیت های محاسباتی بسیار مهم است.استراتژی سازگاری با درجه پایین (LORA) با کاهش تعداد پارامترهای قابل آموزش و هزینه های محاسباتی ، کارایی و عملکرد در مدل های بزرگ تنظیم را متعادل می کند.با این حال ، پیشرفت های فعلی در لورا ممکن است بر روشهای تنظیم دقیق آن متمرکز شود ، با اکتشافی که انتظار نمی رود در فشرده سازی بیشتر لورا باشد.از آنجا که بیشتر پارامترهای لورا هنوز هم ممکن است اضافی باشد ، این ممکن است منجر به هدر رفتن غیر ضروری منابع محاسباتی شود.در این مقاله ، ما \ textbf {cora} را پیشنهاد می کنیم: از دانش مشترک برای بهینه سازی آموزش لورا با جایگزین کردن ماتریس آن $ b $ با یک فضای زیر مجموعه از مدلهای بزرگ استفاده می کنیم.روش دو برابری ما شامل (1) انجماد ماتریس جایگزین $ b $ برای نصف پارامترها در حالی که ماتریس آموزش $ $ برای کارهای خاص و (2) با استفاده از ماتریس جایگزین $ b $ به عنوان یک حالت اولیه پیشرفته برای ماتریس اصلی $ b$ ، دستیابی به نتایج بهبود یافته با همان پارامترها.آزمایش های ما نشان می دهد که رویکرد اول به همان اثربخشی با تنظیم دقیق لورا در حالی که کارآمدتر از پارامترهای نصف است ، می رسد.در عین حال ، رویکرد دوم در مقایسه با عملکرد خوب تنظیم دقیق لورا پیشرفت هایی دارد.آنها عموماً به اثربخشی کار ما گواهی می دهند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
