PEFT库支持多种高效微调的方法，如低秩适应（Low-RankAdaptation，LoRA）、

LoRA，英文全称Low-RankAdaptationofLarge

什么是LoRA模型LoRA的全称是LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels，是一种以极低资源微调大模型的方法，其来自于论文LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels¹

JointDisentanglingandAdaptationforCross-DomainPersonRe-Identification我以为我懂了，看了模型图发现还是高估了自己。

文章目录SFDA无源领域自适应简单介绍什么是DomainAdaptation（领域自适应）什么是Source-freeDomainAdaptation（SFDA）DA和SFDA的区别SFDA的挑战常见的

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FDA:FourierDomainAdaptationforSemanticSegmentation,CVPR2020翻译：CVF2020邻域自适应/语义分割：FDA:FourierDomainAdaptationforSemanticSegmentationFDA

简介  Opensetdomainadaptationbybackpropagation.ECCV-2018,Cited-46.  

所以Microsoft提出了低秩自适应(Low-RankAdaptation,LoRA)，它冻结了预先训练好的模型权重，并将可训练的秩的分解矩阵注入到Transformer体系结构的每一层，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量

前段时间为了一个项目读了一些domainadaptation的论文，希望了解领域背景和前沿，现在进行一个总结。

LoRA英文全称Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels，是微软开源的解决大模型微调而开发的一项技术。

本文选自NatureImmunology，https://doi.org/10.1038/s41590-019-0589-5，喜欢的朋友可以自行下载阅读。summary：消耗调节性T细胞（Treg细胞）以对抗肿瘤微环境（TME）的免疫抑制特性是肿瘤治疗的一个有吸引力的策略；然而，由于其抑制功能的系统性损害而导致的自身免疫性限制了其治疗潜力。阐明特异性破坏肿瘤内Treg细胞的方法是肿瘤免疫治疗的迫切

在本文中，我们将展示如何使用大语言模型低秩适配(Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels，LoRA)技术在单GPU上微调110亿参数的FLAN-T5XXL模型。

低秩自适应（LoRA），它将预训练模型权重冻结，并将可训练的秩分解矩阵注入Transformer架构的每一层，大大减少了下游任务的可训练参数数量。具体来说，它将原始矩阵分解为两个矩阵的乘积，其中一个矩阵的秩比另一个矩阵的秩低。这时只需要运用低秩矩阵来进行运算，这样，可以减少模型参数数量，提高训练吞吐量，并且在模型质量上表现出色，且不会增加推理延迟。LoRA的思想也很简单，在原始PLM旁边增加一个旁

持续学习+元学习+无监督学习文章调研（五）文章*CAVIA:FastContextAdaptationviaMeta-Learning，ICML2019上下文参数（contextparameters）和共享参数

●英文题目：《PervasiveintrogressionfacilitateddomesticationandadaptationintheBosspeciescomplex》●期刊：NatureEcology

ad-from=4100)使用Lora技术进行Dreambooth训练【抢先体验版】LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels是微软研究员引入的一项新技术

4月12日上午第二会场迁移学习与领域自适应主持人：杜博——武汉大学题目：UnsupervisedandWeakly-supervisedDomainAdaptationforSemanticSegmentation

在联合分布自适应（JointDistributionAdaptation）中，我们希望将不同源域中的数据映射到一个共享的

ChatGLM大模型的微调代码初次体验对话实录问：怎么使用lora对大模型进行微调问：怎么用lora对chatglm模型进行微调问：chatglm是清华开源的大语言模型问：LoRA的全称是Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.PODIA-3D:DomainAdaptationof3DGenerativeModelAcrossLargeDomainGapUsingPose-PreservedText-to-ImageDiffusion

[email protected]首页:https://github.com/CyberAgent/cmaes文档:None下载链接CMA-ESLightweightCovarianceMatrixAdaptationEvolutionStrategy

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务ContinualLearning已有方法和相关工作面临挑战创新思路利用持续学习过程中的持续稀疏性，与使用密集架构的主流实践不同，我们从稀疏网络开始，并在整个学习轨迹中保持相同的连接密度受“学习通过同时改变连接权重和网络结构在大脑中发生”的启发，当学习新任务时，连接rewiring，以创建新的并修剪网络中的现有路径，rewi

一、Lora简介LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。

MetaPan:UnsupervisedAdaptationWithMeta-LearningforMultispectralPansharpening（MetaPan：用于多光谱全色锐化的无监督自适应元学习

AboutthispaperTitle:MaximumClassifierDiscrepancyforUnsupervisedDomainAdaptationAuthors:KuniakiSaito,KoheiWatanabe

文章目录5G核心网基于服务的架构网络切片（networkslicing）用户面与控制面分离无线接入网无线协议架构服务数据适配协议（ServiceDataAdaptationProtocol,SDAP）分组数据汇聚协议

元学习系列文章optimizationbasedmeta-learning《Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks》论文翻译笔记元学习方向

论文：[Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks](#Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks

无线信道是时刻变化的，主要因素有：频率选择性衰落frequencyselectivefading阴影衰落shadowfading路径损耗pathloss链路自适应目的为了优化一定传输功率下的系统容量和覆盖，发送器应该去匹配数据传输速率和接收信号质量。这种优化被称为链路自适应。简而言之，信道的变化，要求传输参数也需要自适应的调整。自适应的具体内容功率调整在circuit-swtichedvoice中

LinkAdaptationstartegyforIeee802.11Wlanviareceivedsignalstrengthmeasurement.ThisisonepaperpostinIEEEtodescribehowtocontrolthesendrateviasnr.Duringthesedays

参考答案：Themainplotof"PrideandPrejudice",thefilmadaptationofJaneAustin'sfamousnovel,revolvesaro

s/MNqjVC-9--fvkr_gigU94APCB有一涨图片发自App电池2020有一跌https://3g.163.com/tech/article/DPTDUD5C00097U7T.html#adaptation

一、Domainadaptation（DA）1.基本介绍1.什么是domain?:一堆数据服从相同的分布。

文章目录1.DomainAdaptation(DA：域适应)源域和目标域：DA研究问题：DA目标：DA主要思想：DA三种方法：2.Domaingeneralization(DG：域泛化)DG研究问题：DG

今天阅读ICLR2023——TowardsStableTest-timeAdaptationinDynamicWildWorldKeywords：Test-timeadaptation(TTA)；文章目录

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LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。

图.jpg文章题目：GenomeevolutionofthepsammophytePugioniumfordesertadaptationandfurtherspeciation(基因组进化揭示沙生植物沙芥适应沙漠和物种形成机制

一、论文&代码论文链接：HSVA:HierarchicalSemantic-VisualAdaptationforZero-ShotLearning开源代码：https://github.com/shiming-chen

●英文题目：《AncientHybridizationwithanUnknownPopulationFacilitatedHigh-AltitudeAdaptationofCanids》●期刊：MOLBIOLEVOL

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今天更新的论文是比较早之前阅读的但是就是没有认真过一遍…论文名称：《Few-ShotLearningasDomainAdaptation:AlgorithmandAnalysis》论文地址：https:

可以查看我这篇文章：SAPUI5应用开发教程之三十四-SAPUI5应用基于设备类型的页面适配功能(DeviceAdaptation)。本文介绍该设备检测API本身的工作原理。

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论文信息标题：Geometry-AwareSymmetricDomainAdaptationforMonocularDepthEstimation作者：ShanshanZhao([email protected]

本文是论文《UnsupervisedBidirectionalCross-ModalityAdaptationviaDeeplySynergisticImageandFeatureAlignmentforMedicalImageSegmentation

©PaperWeekly原创·作者|张一帆单位|中科院自动化所博士生研究方向|计算机视觉Domainadaptation（DA:域自适应），Domaingeneralization（DG:域泛化）一直以来都是各大顶会的热门研究方向

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