来自Northeastern University 及University of California, Riverside等大学的研究者发表了“Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large models: A Comprehensive Survey”对PEFT技术进行全面综述,探讨各种PEFT算法及其应用,为研究人员提供深入的理解。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2403.14608 以下为论文主要内容: 一、...
对于Table-to-Text任务来说,Prefix-tuning显著优于adapter算法,在每个数据集上平均提升了4.1 BLEU;与adapter-tuning相比,更趋近帕累托最优,在提升生成质量的同时,显著减少了参数量。 对于summarization任务来说,Prefix-tuning表现不如fine-tuning。作者总结,原因可能是,summarization任务的输入文章长度是table-to-text任务...
huggingface:PEFT (huggingface.co) github:GitHub - huggingface/peft: 🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning. 概念:其核心理念是通过仅调整模型的一小部分参数,而保持大部分预训练参数不变,从而大幅减少计算资源和存储需求 LORA(Low-Rank Adaptation低秩适应) github:GitHub - microsoft/LoRA...
The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning 论文链接: https://arxiv.org/abs/2104.08691 代码链接: https://github.com/google-research/prompt-tuning 在百亿参数和以上模型在 full-shot 上使得 Prompt Tuning 和 fine-tuning 效果相当。 论文标题: PPT: Pre-trained Prompt Tuning for Few-sho...
大模型时代的热门话题，即如何高效地将通用预训练大语言模型适配到各种下游任务中，一种技术叫Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)。PEFT旨在提高微调效率，通过少量参数调整，使预训练模型适应特定任务，降低存储与部署成本，实现大模型在不同垂直场景的高效应用。PEFT技术具有以下应用特性：通过在模型内部...
一、fine-tuning技术 Fine-tuning是一种在自然语言处理(NLP)中使用的技术,用于将预训练的语言模型适应于特定任务或领域。Fine-tuning的基本思想是采用已经在大量文本上进行训练的预训练语言模型,然后在小规模的任务特定文本上继续训练它。 Fine-tuning的概念已经存在很多年,并在各种背景下被使用。Fine-tuning在NLP中最...
在探讨大模型领域，Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）技术成为了解决预训练模型应用成本问题的关键。通过PEFT，我们能够在保持原有预训练模型性能的基础上，显著减少微调参数的数量和计算复杂度。这一技术的核心理念是，利用预训练模型中大部分参数保持不变，仅微调其中的一小部分，以此来实现参数效率。...
统一视角理解参数效率微调 低参数微调在模型规模与计算资源日益增长的背景下，逐渐受到关注。此方法包括LoRA、Prefix-tuning、P-tuning、Adapter等。它们旨在减少计算资源消耗，同时在单一或垂直任务上达到与全参数微调相媲美的性能。通过统一视角，我们能全面审视这些方法的优劣，并发现可能的扩展算法。这种视角...
Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models: A Comprehensive SurveyO网页链接论文全面调查了参数高效微调对于大型模型的重要性。大型模型在多个应用领域取得了划时代的进步,使得在不同任务中都能取得显著成就。然而,这些模型前所未有的大规模也带来了巨大的计算成本。这些模型通常包含数十亿个参数,其执行需要大量的...
Ideally, only a small number of parameters needs to be changed in this process of fine-tuning, which can then be more easily distributed. In this Analysis, different methods of fine-tuning with only a small number of parameters are compared on a large set of natural language processing tasks...