University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Governance-Aware Hybrid Fine-Tuning for Multilingual Large Language Models

面向治理的混合微调方法用于多语言大语言模型

Haomin Qi, Chengbo Huang, Zihan Dai, Yunkai Gao

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

AI总结 本文提出面向治理的混合微调方法，通过结合低秩更新和正交变换提升多语言大模型的适应效率与准确性。

Comments 11 pages, 4 figures, 6 tables. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2507.18076

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Big Data