PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）是一种用于大型预训练模型的微调技术，旨在通过仅调整少量参数来适应新的下游任务。这种方法可以显著降低计算和存储成本，同时保持模型的性能。以下是PEFT的一些主要方法和技术：

主要方法

  1. Prefix Tuning：通过在模型输入层添加可训练的前缀嵌入来影响模型的输出。
  2. LoRA（Low-Rank Adaptation）：通过在原始模型权重矩阵附近添加一个低秩矩阵来近似模型参数的更新。
  3. Adapter Tuning：在模型的每个层之间插入小型神经网络（称为adapters）来实现微调。
  4. Prompt Tuning：将任务的输入嵌入到一个提示上下文中，通过优化提示的表示来引导模型更好地完成特定任务。

应用场景

  • 自然语言处理（NLP）：PEFT技术广泛应用于文本分类、问答系统、文本生成等任务中。
  • 多模态任务：PEFT也被用于多模态任务中，如结合文本和图像的联合学习。

优势

  • 计算效率高：仅需调整少量参数，减少了计算资源的需求。
  • 存储成本低：不需要存储整个模型的参数，只需存储调整的少量参数。
  • 灵活性强：可以快速适应多种下游任务。

PEFT技术的发展为大型预训练模型的高效应用提供了新的解决方案，使得在资源受限的情况下也能充分利用预训练模型的强大能力。