NLP / 大语言模型 · 2021 · LoRA
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
Edward J. Hu et al.
冻结原始权重，通过低秩增量完成下游适配。
参数高效微调低秩PEFT
复现空间 · 建议计划
入门 · 小规模训练 · 编辑建议，尚未实测
最小实验目标
对同一小型语言模型比较 rank 4、8、16 与全量微调。
数据集 / 环境
GLUE 单任务或固定的指令数据子集。
评估项
- 任务分数
- 可训练参数量
- 峰值显存
边界与常见偏差
保持目标层、数据顺序、训练步数一致；单卡可行性取决于基座规模和上下文长度。
实验验收协议
- 阅读原文，选定要对齐的具体表格、模型变体与数据划分；把缩小规模或替换组件单独列出。
- 核对作者资源的许可与依赖，锁定代码 commit、权重版本、硬件、随机种子和完整运行命令。
- 先完成数据与推理检查，再执行约定的实验；记录多次运行结果、资源消耗和失败案例。
- 提交可核验的代码、配置、日志与报告。原论文数值须注明表格和协议，当前指标必须附实际运行证据。
实验记录
- 原论文对齐目标
- 待认领后选定具体表格与评估条件
- 社区复现指标
- 暂无已验证结果
暂无实验日志与复现报告。收录此论文不表示社区已完成训练或评估；后续记录通过仓库 Issue 和 Pull Request 补充。