RoSA：通过RoPE感知的选择性适应增强大语言模型的参数高效微调

这篇研究论文介绍了 RoSA，这是一种在大语言模型 (LLM) 中进行参数高效微调 (PEFT) 的新方法。 RoSA 利用 RoPE（旋转位置嵌入）来选择性地调整参数，这可能带来更高的效率和性能。

• •RoSA 提出了一种专为 LLM 设计的新型 PEFT 方法。
• •该方法具有 RoPE 感知能力，利用了旋转位置嵌入的特性。
• •该研究旨在提高 LLM 微调的效率和性能。