RoSA：RoPE対応の選択的適応による大規模言語モデルのパラメータ効率的なファインチューニング

この研究論文は、大規模言語モデル（LLM）におけるパラメータ効率的なファインチューニング（PEFT）のための新しい方法であるRoSAを紹介しています。 RoSAは、RoPE（回転位置埋め込み）を活用してパラメータを選択的に適応させ、効率とパフォーマンスの向上につながる可能性があります。

• •RoSAは、LLM向けに特別に設計された新しいPEFT方法を提案しています。
• •この方法はRoPE対応であり、回転位置埋め込みの特性を活用しています。
• •この研究は、LLMのファインチューニングの効率とパフォーマンスを向上させることを目指しています。