SuperLoRA는 다양한 LoRA 변형을 통합하고 확장하여 매개변수 효율성이 높은 전이 학습을 제공한다.
대규모 모델의 성능을 향상시키기 위해 최소한의 추가 매개변수만을 조정하는 매개변수 효율적 미세 조정 기법에 대한 포괄적인 연구
매개변수 효율적 미세 조정 기법은 계산 효율성과 성능 간의 균형을 달성하여 다양한 응용 분야에서 딥러닝의 접근성과 확장성을 높일 수 있다.
본 연구는 신경망 모델의 특정 층에서 특징 조정이 후속 층의 매개변수에 미치는 장기적 영향을 탐구하고, 이를 바탕으로 새로운 매개변수 효율적 미세 조정 방법인 SAN을 제안한다.