分层低秩重参数化压缩 PEFT 可训练参数近一个数量级
原文标题：Hierarchical Low-Rank Reparameterization for Parameter-Efficient
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论文发现参数高效微调（PEFT）引入的可训练参数仍存在冗余，提出分层低秩重参数化方法，将可训练参数重组为近似方阵并递归做低秩分解。与 LoRA、DoRA、MoSA、RaSA 结合后在 LLaMA-3.1-8B 与 Qwen2.5-7B 上评测，参数量压缩约一个数量级仍保持竞争力，八项常识推理平均准确率甚至超过基线。
- 问题
- PEFT 引入的可训练参数仍存在冗余，可进一步压缩。
- 方法
- 将 PEFT 可训练参数重组为近似方阵并递归低秩分解，形成逐级压缩的多层结构。
- 结果
- 参数量压缩约一个数量级仍保持竞争力，八项常识推理平均准确率超过基线。
- 影响
- 微调成本与存储可再降一个量级，适合多任务、多租户的 LoRA 部署场景。
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