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大模型微调PEFT调优
论文
Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods for Pretrained Language Models: A Critical Review and Assessment
论文讨论了参数高效微调方法在预训练语言模型中的应用，尤其是针对计算资源有限环境下的大型语言模型（LLMs）。随着基于Transformer的PLMs参数数量不断增加，拥有数十亿参数的LLMs的出现，许多自然语言处理任务取得了显著的成功。然而，这些模型的巨大大小和计算需求给它们适应特定的下游任务带来了重大挑战。参数高效微调（PEFT）提供了一种有效的解决方案，通过减少微调参数的数量和内存使用，同时达到与完全微调相当的性能。本文对PLMs，尤其是LLMs的微调需求导致了PEFT方法的发展，全面而系统地回顾了这些用于PLMs的PEFT方法，总结了这些方法，讨论了它们的应用，并概述了未来的发展方向。还使用几种代表性的PEFT方法进行实验，以更好地了解它们在参数效率和内存效率方面的有效性。通过提供对最新进展和实践应用的见解，这项调查为研究人员和实践者提供了宝贵的资源，帮助他们在PLMs的背景下应对PEFT的挑战和机遇。
论文主要介绍了以下几种用于模型微调的方法 ：
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Adapter-based Fine-tuning:包括Sequential Adapter, Residual Adapter, Parallel Adapter, AdapterDrop, Tiny-Attn Adapter, AdapterFusion等。这些方法通
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