Une équipe de recherche de l'Université Jiao Tong de Shanghai et de l'Université Harvard a récemment présenté une nouvelle méthode d'adaptation fine des modèles : LoRA-Dash. Cette nouvelle méthode prétend être plus efficace que les méthodes LoRA existantes, en particulier pour l'adaptation fine à des tâches spécifiques. Elle permettrait d'obtenir les mêmes résultats avec une réduction du nombre de paramètres de 8 à 16 fois. Il s'agit sans aucun doute d'une avancée majeure pour les tâches d'adaptation fine nécessitant des ressources de calcul importantes. Dans le contexte du développement rapide des grands modèles de langage, la demande d'adaptation fine à des tâches spécifiques ne cesse de croître. Cependant, l'adaptation fine est souvent...