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讓大模型不再「巨無霸」,這是一份最新的大模型參數高效微調綜述

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讓大模型不再「巨無霸」,這是一份最新的大模型參數高效微調綜述

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原標題:讓大模型不再「巨無霸」,這是一份最新的大模型參數高效微調綜述
關鍵字:模型,參數,方法,作者,高效
文章來源:機器之心
內容字數:9490字

內容摘要:


AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。近期,大語言模型、文生圖模型等大規模 AI 模型迅猛發展。在這種形勢下,如何適應瞬息萬變的需求,快速適配大模型至各類下游任務,成為了一個重要的挑戰。受限于計算資源,傳統的全參數微調方法可能會顯得力不從心,因此需要探索更高效的微調策略。上述挑戰催生了參數高效微調(PEFT)技術在近期的快速發展。
為了全面總結 PEFT 技術的發展歷程并及時跟進最新的研究進展,最近,來自美國東北大學、加州大學 Riverside 分校、亞利桑那州立大學和紐約大學研究者們調研、整理并總結了參數高效微調(PEFT)技術在大模型上的應用及其發展前景,并總結為一篇全面且前沿的綜述。論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2403.14608.pdf
PEFT 提供了一個高


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