Cómo elegir el rango óptimo de LoRA para ajustar modelos de difusión sin sacrificar eficiencia
Un estudio reciente en arXiv analiza el compromiso entre calidad y coste computacional al seleccionar el rango de LoRA en el fine‑tuning de modelos de difusión. Los resultados indican que rangos moderados (4‑8) ofrecen el mejor equilibrio para la mayoría de los presupuestos de entrenamiento.
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