研究人员最新提出了一种基于LoRA（低秩适应）的微调方法，专门针对代码搜索任务进行优化。该方法通过低秩矩阵分解技术，将可训练参数总量压缩至原始模型的2%以下，同时显著提升了代码检索的准确率——在Code2Code任务...

近日，一款专注于ML训练的OCR pipeline技术引发业界关注。该工具创新性地支持表格、图表、数学公式等复杂结构的识别，并具备多语言处理能力，为机器学习数据预处理提供了高效解决方案。其核心优势在于通过优化的算法...

MetaLoRA通过引入元学习原理的动态参数生成机制，显著提升了基于LoRA（Low-Rank Adaptation）的微调策略的灵活性和任务感知能力。这一技术突破解决了传统LoRA方法在跨任务适应性上的局限性，通过动态生成低秩矩阵参...