告別巨無霸！高效參數微調讓大模型輕盈上陣
隨著大語言模型的蓬勃發展，如何快速適應瞬息萬變的需求，將這些龐大模型高效部署到各類任務中，成為一項關鍵挑戰。受限於計算資源，傳統的全參數微調方法力不從心，因此探索更高效的微調策略勢在必行。
高效參數微調技術：PEFT
應運而生的參數高效微調（PEFT）技術，通過固定大部分預訓練參數，僅微調極少數參數，讓大模型輕裝上陣，迅速適配各種下游任務。PEFT技術提供了高效的針對預訓練模型的下游任務適配手段，讓大模型不再是一個巨無霸，而是靈活適應不同場景的利器。
PEFT的演進與優勢
PEFT技術的發展歷經了加性微調、選擇性微調、重參數化微調和混合微調等階段。其中，加性微調在預訓練模型中添加可學習模塊，而選擇性微調則僅更新部分參數。重參數化微調通過構建預訓練模型參數的低秩表示進行訓練，而混合微調結合了各類PEFT方法的優勢。這些方法各有特點，並不斷演進，以提升PEFT技術的效率和泛用性。
PEFT在跨領域應用
PEFT技術在語言模型、視覺變壓器、視覺文本模型和擴散模型等多個領域都有廣泛應用。在語言模型方面，PEFT技術可實現視覺指令輸入，並擴展上下文窗口。在視覺變壓器領域，PEFT技術可適配下游圖像識別和視頻識別任務。在視覺文本模型方面，PEFT技術可提升開放集圖像分類的性能。在擴散模型中，PEFT技術可添加非文本輸入，實現個性化生成。這些應用展示了PEFT技術在跨領域的強大適應能力。
PEFT的未來展望
儘管PEFT技術取得了顯著進展，但仍有一些亟待解決的挑戰。建立統一的評測基準、增強訓練效率、探索擴展定律、服務更多模型和任務、增強數據隱私、探討PEFT與模型壓縮的關係等，都是未來PEFT研究的重要方向。解決這些挑戰將進一步提升PEFT技術的實用性，使其在更多應用場景中發揮價值。
PEFT技術的快速發展，反映了人工智慧領域不斷創新和突破的趨勢。隨著PEFT技術的持續演進和優化，我們可以期待大模型在更多領域發揮強大作用，為人工智慧的廣泛應用提供新的動力。
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