Recientemente, un equipo de investigación de la Universidad Jiao Tong de Shanghai y la Universidad de Harvard presentó un nuevo método de ajuste fino de modelos: LoRA-Dash. Este nuevo método afirma ser más eficiente que los métodos LoRA existentes, especialmente en el ajuste fino de tareas específicas, donde puede lograr el mismo efecto con una reducción de 8 a 16 veces en la cantidad de parámetros. Esto sin duda representa un gran avance para las tareas de ajuste fino que requieren una gran cantidad de recursos informáticos. En el contexto del rápido desarrollo de los modelos lingüísticos a gran escala, la demanda de ajuste fino para tareas específicas está creciendo cada vez más. Sin embargo, el ajuste fino a menudo...