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fitu最新视觉报道_fiture健身镜(2024年11月全程跟踪)

内容来源：方新你好影院所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

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大模型参数高效微调：四种方法详解 𐟌Ÿ 简介 1️⃣ 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning，PEFT）是训练大模型的一种主要方法，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉领域。 2️⃣ PEFT策略主要有四种：添加型PEFT、选择型PEFT、重参数化PEFT以及混合型PEFT。 𐟌Ÿ 添加型PEFT（Additive PEFT） 1️⃣ 适配器（Adapters）：在Transformer块中插入小型适配器层，例如Serial Adapter、Parallel Adapter、CIAT、CoDA等。 2️⃣ 软提示（Soft Prompts）：通过在输入序列的开始处添加可调整的向量（软提示）来微调模型，例如Prefix-tuning、p-tuning v2、APT等。 3️⃣ 其他方法：例如IA3、MoV、SSF、IPA等，这些方法通过不同的方式引入额外的参数或调整模型的激活。 𐟌Ÿ 选择性PEFT（Selective PEFT） 1️⃣ 非结构化掩码（Unstructural Masking）：例如U-Diff pruning、U-BitFit、PaFi、FishMask等，通过应用可学习的二进制掩码来选择性地微调模型参数。 2️⃣ 结构化掩码（Structural Masking）：例如S-Diff pruning、S-BitFit、FAR、Bitfit等，通过有规律地组织参数掩码来提高计算和硬件效率。 𐟌Ÿ 重参数化PEFT（Reparameterized PEFT） 1️⃣ 低秩分解（Low-rank Decomposition）：例如Intrinsic SAID、LoRA、Compacter等，通过构建原始模型参数的低维重参数化来进行训练。 2️⃣ LoRA衍生（LoRA Derivatives）：例如Dynamic Rank DyLoRA、AdaLoRA、SoRA、CapaBoost等，这些方法在LoRA的基础上进行了改进和扩展。 𐟌Ÿ 混合PEFT（Hybrid PEFT） 1️⃣ 例如UniPELT、S4、MAM Adapter、NOAH、AUTOPEFT等，这些方法结合了不同PEFT方法的优点，以构建统一的PEFT模型。

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