ORAL: Prompting Your Large-Scale LoRAs via Conditional Recurrent Diffusion
作者: Rana Muhammad Shahroz Khan, Dongwen Tang, Pingzhi Li, Kai Wang, Tianlong Chen
发布时间: 2025-04-02
来源: arxiv
研究方向: 低秩自适应（LoRA）和条件循环扩散模型在大型语言模型中的应用
主要内容
该研究提出了一种名为ORAL的基于条件循环扩散的框架，用于生成大规模LoRA参数，以实现大型语言模型的快速适应和高效扩展。
主要贡献
1. 引入了一种新的条件机制，该机制结合了模型架构和文本任务规范，从而能够生成特定任务的LoRA参数。
2. 开发了一种新的条件参数生成管道，该管道允许无缝地将生成的LoRA参数转移到不断发展的基础模型中，而无需重新训练。
3. 在七个语言任务、四个视觉任务和三个多模态任务上进行了广泛的实验，使用五种预训练的LLM，证明了ORAL生成的高质量LoRA参数在性能上可与传统的训练方法相媲美或更优。
研究方法
1. 条件循环扩散模型
2. LoRA参数化
3. 文本编码器
4. 基础模型编码器
5. 文本提示编码器
6. 低秩分解
7. LoRA标记化和循环原型
实验结果
在多个任务、模型和模态上进行了实验，结果表明ORAL在生成高质量LoRA参数方面表现出色，并且能够有效地适应不断发展的基础模型。
未来工作
探索生成参数的可解释性，以了解不同任务如何影响参数属性，并进一步优化LoRA参数生成方法，以实现更好的性能和可扩展性。