대규모 사전 학습 언어 모델의 효율적인 미세 조정을 위한 행렬 변환 기반 저차원 적응 기법(MTLoRA)

행렬 변환을 통해 과제 특화 매개변수 행렬의 공간 기하학적 구조를 동적으로 변화시켜 복잡한 기하학적 구조 특징 패턴이 뇌 기능에 미치는 근본적인 영향을 모방함으로써 미세 조정된 모델의 성능을 향상시킨다.