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、...
可以看到作者把PEFT的微调方式主要被分成了五类:Additive Fine-tuning, Partial Fine-tuning,Reparameterized Fine-tuning,Hybrid Fine-tuning和Unified Fine-tuning。下面咱们分别看看这几类Fine-tuning是怎么做的,大概的机制是什么。 Additive Fine-tuning 主要有Adapter-based Fine-tuning,Soft Prompt-based Fine-tuning...
二、parameter-efficient fine-tuning技术 参数高效的fine-tuning,简称PEFT,旨在在尽可能减少所需的参数和计算资源的情况下,实现对预训练语言模型的有效微调。它是自然语言处理(NLP)中一组用于将预训练语言模型适应特定任务的方法,其所需参数和计算资源比传统的fine-tuning方法更少。 换个角度说,parameter-efficient fin...
Presents a method to summarize HDS by parameter-efficient fine-tuning to a LLM.It utilizes QLoRA fine-tuning on the LLAMA 2 to minimize the memory requirem... J Goswami,KK Prajapati,A Saha,... - 《Applied Soft Computing》 被引量: 0发表: 2024年 大语言模型微调技术的研究综述 The rise of...
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...
在一篇综述文章《Scaling Down to Scale Up: A Guide to Parameter-Efficient Fine-Tuning》中,将PEFT方法归为四类—— 1、Additive methods:最大且应用最广泛的一类方法。这类方法通过额外参数或者layer,扩大预训练模型的规模,仅仅训练新增的参数。 2、Selective methods:微调一个网络的部分参数。 3、Reparametrizati...
paper: Scaling Down to Scale Up: A Guide to Parameter-Efficient Fine-Tuning link: arxiv.org/pdf/2303.1564 TL,DR: 参数高效的微调 相关综述 Introduction 人类训练的模型从330M的BERT large 涨到了 1760亿 的GPT-3 但是显卡的size只是从12G 提高到了80G 如果在有限的资源下,微调巨大的语言模型,成为一个...
结论很简单:离散的Prompt Tuning(Prompt Design)基本不能达到fine-tuning的效果;Soft Prompt Tuning在模型增大时可以达到接近fine-tuning的效果,并且有进一步超越fine-tuning的趋势。 另外,Prompt Tuning往往比模型调优提供更强的零样本性能,尤其是在像 TextbookQA 这样具有大域变化的数据集上。