ACLJun, 2024

MEFT：通过稀疏适配器实现内存高效微调

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
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    Jan, 2024

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    本文提出 LLMs-Adapters 框架，利用少量可调参数对小型 LLMs 进行 fine-tuning，实现对各种任务的支持；在六种数学推理数据集上的实验表明，将 adapter-based PEFT 应用于小型 LLMs（7B）可以取得与强大的 LLMs（175B）相似甚至更优秀的性能，旨在推进 adapter-based PEFT 的研究，为 LM 大规模的 fine-tuning 提供了有价值的工具和框架。

    Apr, 2023

  • 多模态大语言模型参数高效微调的实证研究

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    Jun, 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

  • 大型模型的参数高效微调：综合调查

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    Mar, 2024

  • 使您的预训练模型可逆：从参数到内存高效微调

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    Jun, 2023

  • Context-PEFT: 高效多模态、多任务微调

    提出了一种用于多模态、多任务迁移学习的新型参数高效调参方法（PEFT）框架，它通过 LoRA、BitFit 和 IA3 等技术，在几乎不需要可训练参数和 GPU 内存的情况下，展示了与预训练模型完全微调相当的性能，然而，在多模态微调中，经常需要进行架构修改或完全微调。为了解决这个问题，我们提出了 Context-PEFT，它根据令牌的领域学习不同的适配器参数组，这种方法使得可以实现类似 LoRA 的权重注入，而不需要额外的架构修改。我们的方法在 COCO 字幕任务上进行评估，在类似的数据限制下，优于完全微调，并同时提供了更高的参数效率和计算经济性的解决方案。

    Dec, 2023

  • 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