EMNLPMay, 2022

参数高效迁移学习在机器翻译中的适用条件

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TL;DR本文通过全面实证研究发现，适当的 Tuning 数量的 Parameter-efficient fine-tuning methods，特别是使用了嵌入小型前馈神经网络 (adapters) 的模型，可以在机器翻译 (MT) 任务上达到效果与全模型调整类似的水平，尤其当参数预算为 10％的情况下。但是，当调优参数数量减少时，PEFT 的性能会随之减弱，这一降低幅度取决于语言对的关系，而对于小型数据集，PEFT 的性能优于同样的预训练模型的全模型调整。
parameter-efficient fine-tuning methodsmachine translationadapterspre-trained modelsparameter budget
发现论文，激发创造
  • 低资源语言翻译的参数高效微调解锁

    参数高效微调方法在适应多样化任务的大规模预训练语言模型中变得越来越重要，通过在资源有限的语言机器翻译中提高翻译准确性来实现适应性和计算效率的平衡。通过使用 SacréBLEU 评分，我们进行了具备不同资源和域的全面实证实验，评估了共计 15 种架构的 8 种参数高效微调方法的性能。结果表明，6 种参数高效微调架构在域内和域外测试中均超过了基准线，其中 Houlsby+Inversion 适配器表现最佳，验证了参数高效微调方法的有效性。

    Apr, 2024

  • 预训练语言模型的参数高效微调方法：关键评估与考察

    预训练语言模型与基于它们的参数高效微调方法被综合评述，重点讨论了内存效率和计算资源限制等参数效率问题以及应用于下游任务的挑战和机遇。

    Dec, 2023

  • 大型模型的参数高效微调：综合调查

    通过介绍 Parameter Efficient Fine-Tuning 算法以及系统实现相关内容，该论文对大模型在计算成本方面的问题进行了综述，提供了对性能和系统实施的深入洞察，为研究人员了解最新发展和实际应用提供了不可或缺的资源。

    Mar, 2024

  • 多模态大语言模型参数高效微调的实证研究

    使用四种常见的 PEFT 方法对开源 MLLMs 的 LLM 组件进行微调，比较它们在参数效率方面的表现，结果显示 adapter 是效果最好的 PEFT 方法。

    Jun, 2024

  • X-PEFT：面向极端多个配置的极其参数高效微调

    引入 X-PEFT，一种新的参数高效微调方法，通过微调极小的紧凑张量，作为二进制掩码来自适应地选择给定适配器，从而解决适配器数量线性增加的问题，相较于传统的适配器微调，在每个配置文件的内存需求减少了 10000 倍，而在 LaMP 和 GLUE 任务中表现出与传统适配器微调相当或超越的效果。

    Jan, 2024

  • 软件工程任务中参数高效微调的综合评估

    基于预训练模型的参数高效调整方法在软件工程领域的效果与效率的全面评估研究。

    Dec, 2023

  • 视觉语言预训练模型参数高效微调的实证研究

    最近的研究应用了参数高效微调技术（PEFTs）来有效缩小预训练和下游任务之间的性能差距。该研究发现，对于与预训练一致的下游微调任务，数据规模不再影响性能，而可微参数规模的影响并不单调，这种观察可指导 PEFTs 的训练策略选择。

    Mar, 2024

  • 基于实证分析的 PEFT 技术在 LLM 中的优势和劣势

    本文主要介绍了大型语言模型的 fine-tuning 方法 ——parameter-efficient fine-tuning（PEFT），并通过对 FLAN-T5 模型的综合测试和分析，提出了选择 fine-tuning 技术的最佳方法，重点考虑任务类型和数据可用性，同时指出了 PEFT 方法在数据过少的情况下的收敛速度慢的问题，提出了更好的 model optimization 方法。

    Apr, 2023

  • 参数高效微调：跨应用全面分析

    评估了 Parameter Efficient Fine-Tuning 方法在深度学习中的有效性，以减轻计算负担、提高训练速度和降低内存使用，从而推动深度学习的更广泛应用和模型优化的创新。

    Apr, 2024

  • 无需增加延迟的参数高效微调

    本文提出了一种任务不可知的生成稀疏掩码的方法，仅使用预训练参数的振幅信息，可以显著提高性能和存储效率，并引入了一种新颖的适配器技术，可以直接应用于预训练参数，与全细调速度相同。

    May, 2023