O que é LoRA (adaptação de baixa classificação)?

Métodos que adaptam modelos treinando um pequeno subconjunto de parâmetros adicionados.

Uma técnica de ajuste fino que combina quantização de peso de 4 bits com adaptadores LoRA para reduzir as necessidades de memória.

Treinamento contínuo em dados específicos de domínio para adaptar um modelo pré-treinado a uma tarefa específica.

Ajustando um modelo em pares instrução-resposta para melhorar o acompanhamento de tarefas.

Um método de treinamento que ajusta modelos diretamente em pares de preferências sem a necessidade de um modelo de recompensa separado.

Um método de regularização que suaviza rótulos rígidos para melhorar a generalização.