PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning，参数高效微调）是一种用于优化深度学习模型在有限计算资源下的微调过程的技术。其核心思想是在不微调所有预训练模型参数的情况下，仅微调少量或额外的模型参数，从而显著降低计算和存储成本。
具体来说，PEFT方法通过引入一些特定的机制来实现这一目标。例如，LoRA（Low-Rank Adaptation）是其中一种常见的方法，它通过对基座模型参数中的每个矩阵增加两个低秩矩阵来进行调整，从而减少需要更新的参数数量。此外，还有其他几种PEFT技术如Prefix-tuning、Prompt-tuning和P-tuning等，这些方法通过在输入层或隐藏层中添加可训练的前缀令牌或提示词，并只对这些软提示进行微调，以提高模型在下游任务上的性能。
PEFT的主要优势在于能够在保持高性能的同时大幅减少所需的计算资源和存储空间。这使得大规模预训练语言模型（PLM）能够更高效地适应各种下游应用任务。Hugging Face开源了一个名为PEFT的库，支持多种PEFT方法，包括LoRA、Adapter-Tuning、Prefix-Tuning和Prompt-Tuning等，广泛应用于自然语言处理等领域。
总结而言，PEFT方法通过仅微调少量参数来优化预训练模型的性能，解决了全参数微调带来的高计算成本和存储需求问题，在实际应用中表现出色
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！