PEFT技术，全称为Parameter-Efficient Fine-Tuning（参数高效微调），是一种在人工智能领域中用于优化预训练模型的技术。这种技术的核心思想是在保持预训练模型大部分参数不变的情况下，通过仅调整少量额外参数来适应新任务，从而降低计算和存储成本，同时实现与全量微调相当的性能。

PEFT技术的主要方法包括：

  1. Prefix Tuning：在模型输入层添加可训练的前缀嵌入，这些前缀嵌入与原始输入拼接后一起输入到模型中，而模型的其他部分保持不变。

  2. LoRA（Low-Rank Adaptation）：通过低秩矩阵近似模型参数更新，这是一种参数高效的微调方法，可以减少模型参数的更新量，从而降低计算成本。

  3. Adapter Tuning：在模型层间插入小型神经网络（adapters），这些adapters可以调整模型的行为以适应新任务，而不需要改变模型的主要结构。

PEFT技术的优势在于：

  • 降低计算成本：PEFT方法仅微调少量或额外的模型参数，固定大部分预训练参数，大大降低了计算和存储成本。
  • 提高适应性：PEFT可以使预训练模型高效适应各种下游应用任务，而无需微调预训练模型的所有参数。
  • 保持高性能：最先进的PEFT技术也能实现了与全量微调相当的性能。

Hugging Face提供了一个开源的PEFT库，支持包括LoRA、Prefix Tuning、Adapter Tuning等多种参数高效微调方法。这些技术的发展和应用，使得即使是计算资源受限的用户，也能够利用预训练模型的知识来迅速适应新任务，实现高效的迁移学习。