본 논문은 신경망 모델의 적응 및 미세 조정의 어려움을 해결하기 위해, 기존의 Low-Rank Adaptation (LoRA) 방법의 한계를 극복하는 새로운 매개변수 효율적인 적응 프레임워크인 MetaLoRA를 제안합니다. LoRA는 매개변수 수를 줄이는 데 효과적이지만, 동적인 작업 요구사항을 효과적으로 처리하는 데 한계가 있습니다. MetaLoRA는 메타 학습 원리를 통합하여 동적 매개변수 조정 및 작업 관련 매개변수 생성을 가능하게 함으로써 다양한 작업 분포를 처리하는 데 효율성을 높입니다. 메타 매개변수 생성과 적응형 저랭크 분해를 통합하여 작업 특유의 특징과 작업과 무관한 특징을 효율적으로 처리하는 포괄적인 아키텍처를 개발합니다. 본 연구는 메타 학습을 강화한 LoRA 변형을 제공하는 최초의 시도로, 모델 미세 조정에서 계산 효율성을 유지하면서 향상된 적응 능력을 제공합니다.
