研究人员最新提出了一种基于LoRA（低秩适应）的微调方法，专门针对代码搜索任务进行优化。该方法通过低秩矩阵分解技术，将可训练参数总量压缩至原始模型的2%以下，同时显著提升了代码检索的准确率——在Code2Code任务中最高可获得9.1%的性能提升。这一突破性进展为大规模代码检索系统提供了更高效的解决方案，既降低了计算资源需求，又提高了检索质量。该技术特别适用于开发环境中的智能代码补全、跨项目代码复用等场景，有望改变开发者与代码库的交互方式。研究团队在arXiv上公开的论文详细阐述了其创新性的参数效率优化策略和跨语言检索能力的提升机制。