반응형
250x250
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- Object detection article
- 이미지 필터링
- 객체 검출
- 구글 서머 오브 코드 후기
- clip
- 원격 학습 안끊기게
- gsoc 2025
- taling2dino 논문 리뷰
- 딥러닝 목적함수
- open vocabulary
- talking2dino paper
- 기계학습
- 논문 요약
- gsoc 후기
- mobilenetv1
- object detection
- 구글 서머 오브 코드 합격 후기
- gsoc 합격 후기
- open vocabulary segmentation
- 에지 검출
- 논문 리뷰
- 엔트로피란
- vlm
- gsoc 2025 후기
- 구글 서머 오브 코드
- 딥러닝 엔트로피
- clip adapter
- blip-2
- talking2dino 논문
- 1차 미분 마스크
Archives
- Today
- Total
목록lora: low-rank adaptation of large language models 논문 요약 (1)
My Vision, Computer Vision

LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language ModelsAn important paradigm of natural language processing consists of large-scale pre-training on general domain data and adaptation to particular tasks or domains. As we pre-train larger models, full fine-tuning, which retrains all model parameters, becomes learxiv.orgJournal : ICLR 2022Published Date : 2021년 6월 17일Keyword : LLM, RANK Abstract모델의 크기가..
Paper
2025. 3. 11. 19:54