Buchumschlag

LoCA: Location-Aware Cosine Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Du, Zhekai, Min, Yinjie, Li, Jingjing, Lu, Ke, Zou, Changliang, Peng, Liuhua, Chu, Tingjin, Gong, Mingming
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Stable Localized Conformal Prediction via Transduction
von: Min, Yinjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Unified Theory of Conditional Coverage in Conformal Prediction with Applications
von: Min, Yinjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning U-Statistics with Active Inference
von: Wang, Xiaoning, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On maximizing the likelihood function of general geostatistical models
von: Tingjin Chu
Veröffentlicht: (2024)

Generalizing Vision-Language Models with Dedicated Prompt Guidance
von: Li, Xinyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LoRA-SP: Streamlined Partial Parameter Adaptation for Resource-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models
von: Wu, Yichao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PaCA: Partial Connection Adaptation for Efficient Fine-Tuning
von: Woo, Sunghyeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adapformer: Adaptive Channel Management for Multivariate Time Series Forecasting
von: Luo, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Echo-LoRA: Parameter-Efficient Fine-Tuning via Cross-Layer Representation Injection
von: Peng, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DropLoRA: Sparse Low-Rank Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Zhang, Haojie
Veröffentlicht: (2025)

GraLoRA: Granular Low-Rank Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Jung, Yeonjoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Domain-Agnostic Mutual Prompting for Unsupervised Domain Adaptation
von: Du, Zhekai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LoTA-QAF: Lossless Ternary Adaptation for Quantization-Aware Fine-Tuning
von: Chen, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BoHA: Blockwise Hadamard Product Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Yu, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Split to Merge: Unifying Separated Modalities for Unsupervised Domain Adaptation
von: Li, Xinyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TRACE: Discovering Task-Specific Parameter via Adaptation-Aware Probing for Continual Fine-Tuning
von: Han, Xiaosong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

NAS-LoRA: Empowering Parameter-Efficient Fine-Tuning for Visual Foundation Models with Searchable Adaptation
von: Chen, Renqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LoR2C : Low-Rank Residual Connection Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Zhao, Jiancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On-the-Fly Adaptation to Quantization: Configuration-Aware LoRA for Efficient Fine-Tuning of Quantized LLMs
von: Ye, Rongguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GateRA: Token-Aware Modulation for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Ou, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NaRA: Noise-Aware LoRA for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Diffusion LLMs
von: Wang, Shuaidi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TsqLoRA: Towards Sensitivity and Quality Low-Rank Adaptation for Efficient Fine-Tuning
von: Chen, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LoLDU: Low-Rank Adaptation via Lower-Diag-Upper Decomposition for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Shi, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can Fine-Tuning Erase Your Edits? On the Fragile Coexistence of Knowledge Editing and Adaptation
von: Cheng, Yinjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Structure-Learnable Adapter Fine-Tuning for Parameter-Efficient Large Language Models
von: Gong, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Catastrophic Forgetting in Low-Rank Decomposition-Based Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Ahmad, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Low-rank Attention Side-Tuning for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Tang, Ningyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TriAdaptLoRA: Brain-Inspired Triangular Adaptive Low-Rank Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Liang, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ARD-LoRA: Dynamic Rank Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Foundation Models with Heterogeneous Adaptation Needs
von: Shinwari, Haseeb Ullah Khan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QWHA: Quantization-Aware Walsh-Hadamard Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning on Large Language Models
von: Jeon, Hyesung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Zero-Shot Adaptation of Parameter-Efficient Fine-Tuning in Diffusion Models
von: Farhadzadeh, Farzad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MLAE: Masked LoRA Experts for Visual Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Wang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VB-LoRA: Extreme Parameter Efficient Fine-Tuning with Vector Banks
von: Li, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spectrum-Aware Parameter Efficient Fine-Tuning for Diffusion Models
von: Zhang, Xinxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Orthogonal Fine-Tuning with Principal Subspace Adaptation
von: Wu, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Unified Data Representation Learning for Non-parametric Two-sample Testing
von: Tian, Xunye, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MiCA Learns More Knowledge Than LoRA and Full Fine-Tuning
von: Rüdiger, Sten, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FoRA: Fisher-orthogonal Rank Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Park, Juneyoung, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RoSA: Accurate Parameter-Efficient Fine-Tuning via Robust Adaptation
von: Nikdan, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LoRAPrune: Structured Pruning Meets Low-Rank Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Zhang, Mingyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)