Jun, 2023

使您的预训练模型可逆：从参数到内存高效微调

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TL;DR本文提出了一种内存高效的微调方法（MEFT），通过在预训练语言模型中插入适配器以保留 PLM 的起点并使其可逆，同时将激活内存降低到 84％的完全微调水平，并在 GLUE 基准测试中实现与完全微调相同的分数。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 参数高效迁移学习在机器翻译中的适用条件

    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。

    May, 2022

  • 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

  • MEFT：通过稀疏适配器实现内存高效微调

    通过使用较大的尺寸但内存高效的适配器，结合语言模型中前馈网络的固有激活稀疏性以及中央处理器内存相对于图形处理器更大的容量，我们提出了一种改进的方法来优化在有限资源下大型语言模型的微调性能。通过将较大尺寸的适配器的参数存储和更新在中央处理器上，并采用类似于专家混合 (MoE) 的架构来减少不必要的中央处理器计算和图形处理器之间的通信量，尤其是在 PCI Express (PCIe) 的有限带宽下，我们的方法可以实现与具有更大内存容量的情况下相媲美的微调结果，即使在较为有限的资源下，如只有 24GB 内存单 GPU 设置下，也能达到可接受的训练效率损失。

    Jun, 2024

  • 从 PEFT 到 DEFT：在 Transformer 中减少激活密度的参数高效微调

    本研究提出了一种新的密度损失方法，促进预训练模型中更高的激活稀疏性，从而实现有效的模型自适应。实验证明，使用我们的方法 DEFT 在不降低下游任务性能的情况下，可以在 RoBERTa_Large 上减少激活密度达到 50.72％，在 Flan-T5_XXL（11B）上分别减少编码器密度为 53.19％，解码器密度为 90.60％，相较于使用 GLUE 和 QA（SQuAD）基准的 PEFT。我们还展示 DEFT 可以与量化和修剪模型互补使用。

    Feb, 2024

  • 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

  • 在低资源情况下使用主动学习进行参数高效语言模型调整

    研究调查预训练语言模型在低资源文本分类任务中适配器模块和主要微调之间的相互作用，通过减少标注复杂性的主动学习算法显示出可行性，强调了主动学习与参数高效微调和一致性微调的相互潜力，为高效有效微调的提高打下了基础。

    May, 2023

  • 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