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Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models: A Comprehensive Survey
PDF: https://arxiv/pdf/2403.14608.pdf

1 概述

大型模型在多个领域取得了显著进展，但它们的大规模参数带来了高昂的计算成本。这些模型需要大量资源来执行，尤其是在针对特定任务进行定制时。参数有效微调（PEFT）提供了一种解决方案，它通过调整预训练模型的参数来适应特定任务，同时尽量减少额外的参数和计算资源消耗。

本文对PEFT算法进行了全面研究，评估了它们的性能和计算成本，并探讨了使用这些算法的应用程序。同时，本文也讨论了降低PEFT成本的常用技术，并研究了不同系统设计中的实施成本。这项研究为理解PEFT算法及其系统实现提供了宝贵的资源，为研究人员提供了最新的进展和实际应用的深入见解。

2 LLaMA-7B模型

LLaMA-7B模型是基于Transformer架构的大规模语言模型，具有70亿参数量。它在设计上进行了一些优化和改进，以提高模型的性能和效率。以下是LLaMA-7B模型的结构和训练过程的详细描述。

模型结构

  • 嵌入层（Embedding Layer）：LLaMA-7B模型的输入是文本数据，首先需要通过嵌入层将文本转换为数值向量。嵌入层的主要作用是将离散的文本信

Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models: A Comprehensive Survey
PDF: https://arxiv/pdf/2403.14608.pdf

1 概述

大型模型在多个领域取得了显著进展，但它们的大规模参数带来了高昂的计算成本。这些模型需要大量资源来执行，尤其是在针对特定任务进行定制时。参数有效微调（PEFT）提供了一种解决方案，它通过调整预训练模型的参数来适应特定任务，同时尽量减少额外的参数和计算资源消耗。

本文对PEFT算法进行了全面研究，评估了它们的性能和计算成本，并探讨了使用这些算法的应用程序。同时，本文也讨论了降低PEFT成本的常用技术，并研究了不同系统设计中的实施成本。这项研究为理解PEFT算法及其系统实现提供了宝贵的资源，为研究人员提供了最新的进展和实际应用的深入见解。

2 LLaMA-7B模型

LLaMA-7B模型是基于Transformer架构的大规模语言模型，具有70亿参数量。它在设计上进行了一些优化和改进，以提高模型的性能和效率。以下是LLaMA-7B模型的结构和训练过程的详细描述。

模型结构

  • 嵌入层（Embedding Layer）：LLaMA-7B模型的输入是文本数据，首先需要通过嵌入层将文本转换为数值向量。嵌入层的主要作用是将离散的文本信

本文标签： FinetuningparameterEfficientComprehensive

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