Efficient Orthogonal Fine-Tuning with Principal Subspace Adaptation
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wu, Fei, Hu, Jia, Min, Geyong, Wang, Shiqiang |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Adaptive Rank Allocation for Federated Parameter-Efficient Fine-Tuning of Language Models
di: Wu, Fei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Fei, et al.
Pubblicazione: (2025)
BoHA: Blockwise Hadamard Product Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning
di: Yu, Feng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Feng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Task-agnostic Low-rank Residual Adaptation for Efficient Federated Continual Fine-Tuning
di: Yu, Feng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Feng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Preventing Rank Collapse in Federated Low-Rank Adaptation with Client Heterogeneity
di: Wu, Fei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Fei, et al.
Pubblicazione: (2026)
ROSA: Random Subspace Adaptation for Efficient Fine-Tuning
di: Hameed, Marawan Gamal Abdel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hameed, Marawan Gamal Abdel, et al.
Pubblicazione: (2024)
CERSA: Cumulative Energy-Retaining Subspace Adaptation for Memory-Efficient Fine-Tuning
di: Ge, Jingze, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ge, Jingze, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Robust Spiking Neural Networks:Mitigating Heterogeneous Training Vulnerability via Dominant Eigencomponent Projection
di: Zhang, Desong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Desong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Zeroth-Order Fine-Tuning of LLMs in Random Subspaces
di: Yu, Ziming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Ziming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Perturbations in the Orthogonal Complement Subspace for Efficient Out-of-Distribution Detection
di: Huang, Zhexiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Zhexiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
EigenLoRAx: Recycling Adapters to Find Principal Subspaces for Resource-Efficient Adaptation and Inference
di: Kaushik, Prakhar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kaushik, Prakhar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning in the Fisher Subspace: A Guided Initialization for LoRA Fine-Tuning
di: Feng, Zhi-Quan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Feng, Zhi-Quan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dynamic Adaptation of LoRA Fine-Tuning for Efficient and Task-Specific Optimization of Large Language Models
di: Liao, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liao, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fine-Tuned In-Context Learners for Efficient Adaptation
di: Bornschein, Jorg, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bornschein, Jorg, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Continual Learning for Edge-AI: A Comprehensive Survey
di: Wang, Zi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Global Variational Inference Enhanced Robust Domain Adaptation
di: Luo, Lingkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Lingkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond Batch Learning: Global Awareness Enhanced Domain Adaptation
di: Luo, Lingkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Lingkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Budget Allocation for Orthogonal-Subspace Adapter Tuning in LLMs Continual Learning
di: Wan, Zhiyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wan, Zhiyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
LoCA: Location-Aware Cosine Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning
di: Du, Zhekai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Zhekai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Subspace Fine-Tuning for Large Language Models
di: Zheng, Lele, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zheng, Lele, et al.
Pubblicazione: (2026)
Parameter Efficient Quasi-Orthogonal Fine-Tuning via Givens Rotation
di: Ma, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
PRAC: Principal-Random Subspace for LLM Activation Compression and Memory-Efficient Training
di: Li, Yanyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Yanyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Selection of LLM Fine-Tuning Data based on Orthogonal Rules
di: Li, Xiaomin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Xiaomin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Incentivizing Multi-Tenant Split Federated Learning for Foundation Models at the Network Edge
di: Li, Songyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Songyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Communication-Efficient Federated Learning by Exploiting Spatio-Temporal Correlations of Gradients
di: Zheng, Shenlong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zheng, Shenlong, et al.
Pubblicazione: (2026)
PaCA: Partial Connection Adaptation for Efficient Fine-Tuning
di: Woo, Sunghyeon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Woo, Sunghyeon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust and Efficient Zeroth-Order LLM Fine-Tuning via Adaptive Bayesian Subspace Optimizer
di: Feng, Jian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Feng, Jian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Mixture-of-Subspaces in Low-Rank Adaptation
di: Wu, Taiqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Taiqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Gradient Deconfliction via Orthogonal Projections onto Subspaces For Multi-task Learning
di: Zhu, Shijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Shijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model Partition and Resource Allocation for Split Learning in Vehicular Edge Networks
di: Yu, Lu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Lu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sparse Layer Sharpness-Aware Minimization for Efficient Fine-Tuning
di: Cheng, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cheng, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2026)
RoRA: Efficient Fine-Tuning of LLM with Reliability Optimization for Rank Adaptation
di: Liu, Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Calibrated Adaptation: Bayesian Stiefel Manifold Priors for Reliable Parameter-Efficient Fine-Tuning
di: Shihab, Ibne Farabi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shihab, Ibne Farabi, et al.
Pubblicazione: (2026)
NoRA: Nested Low-Rank Adaptation for Efficient Fine-Tuning Large Models
di: Lin, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
CLOVER: Cross-Layer Orthogonal Vectors Pruning and Fine-Tuning
di: Meng, Fanxu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Meng, Fanxu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Parameter-Efficient Fine-Tuning with Discrete Fourier Transform
di: Gao, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Powering Up Zeroth-Order Training via Subspace Gradient Orthogonalization
di: Lang, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lang, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Transfer Learning in Physics-Informed Neural Networks: Full Fine-Tuning, Lightweight Fine-Tuning, and Low-Rank Adaptation
di: Wang, Yizheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yizheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Training Data Selection with Gradient Orthogonality for Efficient Domain Adaptation
di: Zhang, Xiyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Xiyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dynamic Subspace Composition: Efficient Adaptation via Contractive Basis Expansion
di: Khasia, Vladimer
Pubblicazione: (2025)
di: Khasia, Vladimer
Pubblicazione: (2025)
Noise Optimized Conditional Diffusion for Domain Adaptation
di: Luo, Lingkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Lingkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Adaptive Rank Allocation for Federated Parameter-Efficient Fine-Tuning of Language Models
di: Wu, Fei, et al.
Pubblicazione: (2025) -
BoHA: Blockwise Hadamard Product Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning
di: Yu, Feng, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Task-agnostic Low-rank Residual Adaptation for Efficient Federated Continual Fine-Tuning
di: Yu, Feng, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Preventing Rank Collapse in Federated Low-Rank Adaptation with Client Heterogeneity
di: Wu, Fei, et al.
Pubblicazione: (2026) -
ROSA: Random Subspace Adaptation for Efficient Fine-Tuning
di: Hameed, Marawan Gamal Abdel, et al.
Pubblicazione: (2024)