LORA 论文阅读：大型局域网模型的低级适应（2021 年）--主要贡献

文章的主要贡献可以总结为以下几点：

1.LoRA方法的提出：文章提出了一种新的低秩适应（Low-Rank Adaptation, LoRA）方法，用于在不重新训练所有参数的情况下，对大型预训练语言模型进行有效适应。这种方法通过在Transformer架构的每一层注入可训练的低秩矩阵来实现，从而大幅减少了下游任务的可训练参数数量。

2.显著降低参数数量和内存需求：LoRA能够将可训练参数的数量减少10,000倍，同时将GPU内存需求降低3倍，这使得在资源受限的环境中部署和使用大型模型变得更加可行。

3.保持或提升模型性能：尽管LoRA减少了可训练参数的数量，但它在多个NLP任务上的性能与完全微调相当或更好，这表明LoRA是一种高效的模型适应方法。

4.无额外推理延迟：LoRA的设计允许在部署时将训练矩阵与冻结权重合并，这意味着在推理时不会引入额外的计算延迟，这与完全微调的模型相比是一个显著优势。

5.与现有技术的兼容性：LoRA可以与许多现有的模型适应技术结合使用，如前缀微调（prefix-tuning），这增加了LoRA的灵活性和实用性。

6.实证研究：文章提供了对LoRA方法的实证研究，探讨了在语言模型适应中秩不足性的作用，并解释了LoRA的有效性。

7.资源和工具的发布：作者发布了一个包，方便将LoRA与PyTorch模型集成，并提供了RoBERTa、DeBERTa和GPT-2的实现和模型检查点，这为研究社区提供了宝贵的资源。

总的来说，文章的主要贡献在于提出了一种新的、高效的大型语言模型适应方法，这种方法在减少资源消耗的同时，保持了模型的性能，并且易于与现有技术结合使用。