arXiv cs.AI·11 天前★ 3

NormTune:按权重更新范数引导的参数高效微调

原文标题:NormTune: Norm-Guided Parameter-Efficient Fine-Tuning for Reasoning-Intensive Tasks

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AI 智能摘要

论文发现()在推理密集任务上落后于全量微调,与权重更新范数偏小的「欠适配」相关。提出 NormTune,按各层权重更新范数自适应增强更新不足的层。在 S1K-1.1 上训练后,rank-8 、Bone、MoRA 在 2024、、GPQA、 2025 上平均准确率分别提升 24.24%、11.33%、16.21%。

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NormTune 按权重更新范数补强欠适配层,rank-8 平均准确率提升 24.24%。

  • •观察:PEFT 在推理密集任务上落后全量微调,与权重更新范数偏小的「欠适配」相关
  • •按各层权重更新范数自适应增强更新不足的层,方法本身简单
  • •S1K-1.1 训练后,rank-8 LoRA、Bone、MoRA 平均准确率分别提升 24.24%、11.33%、16.21%
  • •rank-256 版本配合 NormTune 后接近 S1 全量微调,平均分别高出 2.17%、0.93%、3.00%

为什么重要:若结论可复现,低秩微调在推理任务上的性价比会被重估,直接影响微调方案选型。

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原始标题:NormTune: Norm-Guided Parameter-Efficient Fine-Tuning for Reasoning-Intensive Tasks
AI 中文标题:NormTune:按权重更新范数引导的参数高效微调
来源:arXiv cs.AI · 发布于 11 天前
分类:大模型 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:参数高效微调 / LoRA / 推理 / 模型微调 / 训练优化
关键词:NormTune / 参数高效微调 / LoRA 微调 / 推理模型微调 / PEFT
AI 处理:2026/10/22 12:02:31 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-21.1
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