上海交通大学とハーバード大学の研究チームが、新しいモデル微調整手法であるLoRA-Dashを発表しました。この新手法は、既存のLoRA手法よりも効率的で、特に特定タスクの微調整において、パラメータ数を8～16倍削減しながら同等の効果を実現すると主張しています。これは、膨大な計算資源を必要とする微調整タスクにとって大きな進歩です。大規模言語モデルの急速な発展に伴い、特定タスクの微調整ニーズが高まっています。しかし、微調整は