ToPA：分块托普利茨矩阵高效微调方法
原文标题：ToPA: Block-wise Toeplitz Adaptation for Expressive and Efficient Fine-Tuning
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论文提出ToPA，用分块托普利茨矩阵乘积替代低秩或稀疏参数化进行参数高效微调，避免显式秩与稀疏约束并缩短乘法链以稳定训练。理论证明其可逼近任意矩阵且表达力更强，在21个NLP与CV数据集、5种模型架构上验证有效。
- 问题
- 低秩或稀疏参数高效微调表达受限，常不如全量微调。
- 方法
- 用分块托普利茨矩阵乘积替代低秩/稀疏结构，缩短乘法链以稳定训练并提升表达力。
- 结果
- 在21个NLP与CV数据集、5种模型架构上验证有效。
- 影响
- 为PEFT提供无显式秩约束的新参数化，可能缩小与全量微调的差距。
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