Mixture-of-LoRAs (MoA) architecture enhances multitask learning for Large Language Models (LLMs) by preventing interference between tasks and improving performance.
提案されたMixture-of-LoRAs(MoA)アーキテクチャは、大規模言語モデルに対する効率的なマルチタスクファインチューニング手法を提供し、タスク間の干渉とトレーニングの不安定性に対処します。
The author proposes the Mixture-of-LoRAs (MoA) architecture as an efficient tuning method for multitask learning with large language models, addressing interference between tasks and enhancing performance.