この論文では、トレーニングパラメータのわずか 0.02% で最先端 (SOTA) の結果を達成し、従来の選択ベースの方法と比較して GPU メモリの使用量を削減する、新しいパラメータ効率 (PEFT) 手法を提案します。
スレッドを読み込み中
X から元のツイートを取得し、読みやすいビューを準備しています。
通常は数秒で完了しますので、お待ちください。
スレッドを読み込み中
X から元のツイートを取得し、読みやすいビューを準備しています。
通常は数秒で完了しますので、お待ちください。
1 件のツイート · 2025/10/30 4:01
この論文では、トレーニングパラメータのわずか 0.02% で最先端 (SOTA) の結果を達成し、従来の選択ベースの方法と比較して GPU メモリの使用量を削減する、新しいパラメータ効率 (PEFT) 手法を提案します。