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? 研究的第三个贡献在于解决"超参数迁移"问题。LoRA有三个紧密耦合的参数:rank、缩放系数alpha和学习率。当出于内存或速度的考虑需要改变rank时,学习率应该如何相应调整?研究团队把这个问题命名为Triquetra。分析显示,LoRA对权重矩阵的实际更新幅度正比于 `学习率 × alpha? / rank`。由此可以推导出三种不同的调整策略:如果alpha固定,rank增大时实际更新幅度减小,不需要调低学习率;如果alpha/rank固定,rank增大时实际更新幅度增大,需要调低学习率;如果alpha正比于rank的平方根,更新幅度与rank无关,学习率理论上可以直接复用。在AG News文本分类这类简单任务上,固定alpha和平方根alpha规则都表现不错。但在Qwen3-4B MATH这类高难度推理任务上,可用的学习率区间会急剧收窄,平方根alpha规则表现最为稳健——它既能保持最优学习率点基本不随rank变化,又在高rank时提供了更好的绝对性能。对于一个需要训练数百万个适配器的系统,这个规律极为重要:它让平台在用户改变适配器规格时,不必对每个用户重新搜索最优学习率,从而大幅降低运营成本。Èé·¿±»ÄÐÍÆÄÃʦÃþÁË»áµÃ°×Ѫ²¡Âð
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