Papers
解码LoRA: 参数高效微调的艺术与实践
论文地址：https://arxiv.org/abs/2106.09685 作者：Edward J. Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu Wang…
让万亿参数模型更简单高效——深入解读 Switch Transformer
论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.03961 作者：Google 团队
引言
在追求更强大、更智能的人工智能模型的道路上，“越大越好” 似乎已成为一条公认的法则。然而，模型的 “大” 往往伴随着惊人的计算成本和训练难度…
BERT：开启深度双向语言理解新纪元
论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.04805 作者：Google AI Language
引言：语言表征的求索之路与 BERT 的横空出世
在自然语言处理（NLP）的星辰大海中，如何让机器真正 “理解” 人类语言，一直是研究者们孜孜以求的核心目标…