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原標題：參數更新量僅為LoRA的5%，性能不減反升！南加大提出高效精調法LaMDA
關鍵字：參數,模型,任務,性能,數量
文章來源：夕小瑤科技說
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內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | Axe_越萬物負陰而抱陽，沖氣以為和
——《道德經·第四十二章》
從Bert時代一路過來的朋友們應該還記得，對于僅僅只有1億參數的Bert，在特定任務上做一個全參數微調（Full Parameter Fine-tuning，FPFT），那簡直是再正常不過的操作。即使想不開要對Bert重新做個預訓練（Pretraining），也無礙乎是“幾張卡+幾天”的事情，根本無傷大雅。
隨著模型參數規模逐漸從1億擴大到現在的百億、千億，全參數微調，哪怕是LoRA等僅更新部分參數的參數高效微調方法（Parameter Efficient Fine-Tuning，PEFT）也已經變成了一種奢侈的事情，因此我們開始轉入對“盡可能影響更少的參數、讓模型變得更快、資源消耗變得更低”的“小型化”追求。
今天要介紹的這篇文章，在LoRA的基礎上，把模型訓練時的參數更新量進一步縮小了將近20倍！不但如此，甚至還獲得了相對更好的表現。這對我們眾多資源匱乏黨來說，無疑是一個巨大驚喜，就讓我們來看看，它到底是怎么做到的！
論文標題:LaMDA: Large Model Fine-Tuning

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作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189