12:13官方账号arXiv cs.LG@Xun Dong, Yibo Xu, Naigang Wang, Xin Li, Penghang Yin, Zi YangZO-Act提出一种激活感知的零阶微调方法,通过一次性计算输入激活基,将扰动限制在固定低秩子空间中,从而将有效扰动维度降低至系数矩阵大小。该方法在Llama-3-8B、OPT-13B和INT4 Llama-3-8B上实验,在语言理解、问答和常识推理任务中一致超越现有零阶微调基线。分析表明,ZO-Act通过低维系数扰动减少了方差依赖项和有限差分误差,并利用LLM激活和梯度的低秩结构控制子空间近似偏差。AI模型ZO-ActLlama-3OPT-13B微调零阶优化推荐理由:ZO-Act用激活信息锁定关键子空间,让零阶微调更稳定,在Llama-3和OPT-13B上都比旧方法强,适合显存受限的场景。原文