本研究解决了在下游任务中适应大型模型时的冗余问题。通过引入absorb和decompose操作，本文在不增加额外训练的情况下，实现了矩阵的正交化并减少了冗余向量，从而在使用llama-2-7b进行微调时，相比于lora和dora方法，显著提高了性能。此方法提供了一种参数高效且稳定的微调策略，对原始潜在空间变更进行了约束。
本研究通过引入absorb和decompose操作，解决了大型模型适应中的冗余问题，显著提升了llama-2-7b的微调性能，提供了高效稳定的微调策略。
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