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大模型（LLMsQ参数高效微?PEFT) ?PDF 下蝲


分n刎ͼ
旉:2025-04-12 09:55来源:http://www.sh6999.cn 作?转蝲  侉|举报
大模型（LLMsQ参数高效微?PEFT) ?
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大模型（LLMsQ参数高效微?PEFT) ?PDF 下蝲

 
 
相关截图Q?/strong>
 


主要内容Q?/strong>
 
 
1. 微调Ҏ(gu)是啥Q如何微调？
fine-tuneQ也叫全参微调，bert微调模型一直用的这U方法，全部参数权重参与更新以适配领域数据Q效果好?/span>
prompt-tune, 包括p-tuning?/span>lora?/span>prompt-tuning?/span>adaLoRA{?/span>delta tuningҎ(gu)Q部分模型参数参与微调，训练
快，昑֭占用，效果可能?/span>FTQ?/span>fine-tuneQ比会稍有效果损失，但一般效果能打^?/span>
铑֮?/span>BELLE的技术报告?/span>A Comparative Study between Full-Parameter and LoRA-based Fine-Tuning on
Chinese Instruction Data for Instruction Following Large Language Model》中实验昄Q?/span>FT效果E好?/span>LoRA?/span>

 

2. Z么需?/strong> PEFTQ?/strong>
在面对特定的下游dӞ如果q行Full FineTuningQ即寚w训练模型中的所有参数都q行微调Q，太过低效Q?/span>
而如果采用固定预训练模型的某些层Q只微调接近下游d的那几层参数Q又难以辑ֈ较好的效果?/span>
 
3. 介绍一?/strong> PEFTQ?/strong>
PEFT技术旨?/span>通过最化微调参数的数量和计算复杂度，来提高预训练模型在新d上的性能Q从而缓解大?/strong>
预训l模型的训练成本。这样一来，即计算资源受限Q也可以利用预训l模型的知识来迅速适应CQ务，实现
高效的迁Ud习?/span>
 
4. PEFT 有什么优点？
PEFT技术可以在提高模型效果的同Ӟ大大~短模型训练旉和计成本，让更多h能够参与到深度学习研I?/span>
中来。除此之外，FEFT可以~解全量微调带来N性遗忘的问题?/span>
 
 


 
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