Recentemente, uma equipe de pesquisa da Universidade Jiao Tong de Xangai e da Universidade de Harvard apresentou um novo método de ajuste fino de modelos – LoRA-Dash. Este novo método afirma ser mais eficiente do que os métodos LoRA existentes, especialmente no ajuste fino de tarefas específicas, onde pode atingir o mesmo desempenho com uma redução de 8 a 16 vezes no número de parâmetros. Isso representa, sem dúvida, um avanço significativo para tarefas de ajuste fino que exigem muitos recursos computacionais. No contexto do rápido desenvolvimento de modelos de linguagem em larga escala, a necessidade de ajustar modelos para tarefas específicas está crescendo. No entanto, o ajuste fino muitas vezes...