PEFT（Parameter - Efficient Fine - Tuning），即参数高效微调，是一种在预训练模型基础上进行微调的技术，旨在更高效地利用模型参数，减少微调所需的计算资源和时间。以下是对PEFT方法的详细介绍：
背景
预训练语言模型如BERT、GPT等在自然语言处理任务中取得了显著成果。然而，直接对这些大规模模型进行微调以适应特定任务或领域时，往往需要大量的计算资源和时间，并且可能面临过拟合等问题。PEFT方法应运而生，旨在解决这些问题，提高微调效率。
主要方法
- Adapter Tuning（适配器微调）：在预训练模型的每层或某些层中插入小型的适配器模块。这些适配器模块通常由少量的参数组成，在微调过程中，只训练适配器模块的参数，而冻结预训练模型的大部分参数。这样可以大大减少需要训练的参数数量，降低计算成本。例如，Houlsby等人提出的Adapter方法，在Transformer架构的模型中插入适配器，在多个自然语言处理任务上取得了较好的效果。
- Prefix Tuning（前缀微调）：将任务相关的信息编码为一个可学习的前缀，然后将其与输入序列一起输入到预训练模型中。在微调过程中，只更新前缀的参数，而保持预训练模型的主体参数不变。例如，Li和Liang提出的Prefix Tuning方法，通过学习一个连续的前缀来引导预训练模型适应特定任务，在一些文本生成任务中表现出了较好的性能。
- Prompt Tuning（提示微调）：通过在输入文本中添加一些可学习的提示信息来引导预训练模型的输出。这些提示信息可以是一些特殊的标记或文本片段，在微调过程中，通过调整提示信息的参数来优化模型的性能。与Prefix Tuning类似，Prompt Tuning也只需要更新少量的提示参数，而无需对整个模型进行大规模的调整。例如，Liu等人提出的Prompt Tuning方法，在各种自然语言处理任务中取得了不错的效果。
优点
- 高效性：大大减少了微调过程中需要训练的参数数量，从而降低了计算资源的需求，加快了微调速度。这使得在资源有限的设备上进行模型微调成为可能，也提高了模型部署的效率。
- 可扩展性：可以方便地应用于各种预训练模型和不同的自然语言处理任务中，具有较好的通用性和可扩展性。不同的PEFT方法可以根据具体任务和模型特点进行选择和组合，以达到最佳的微调效果。
- 鲁棒性：由于只对少量的额外参数进行训练，相比全量微调，PEFT方法可以减少过拟合的风险，提高模型的鲁棒性和泛化能力。在一些数据集较小的任务中，这种优势更加明显。
应用场景
- 自然语言处理任务：广泛应用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、问答系统、文本生成等。通过对预训练模型进行高效的微调，可以快速适应不同任务的特点和要求，提高任务的性能。
- 资源受限环境：特别适用于资源受限的环境，如移动设备、嵌入式系统等。在这些设备上，由于计算能力和内存空间有限，传统的全量微调方法可能无法运行，而PEFT方法可以在不牺牲太多性能的前提下，实现模型的微调。
- 模型集成：在模型集成中，PEFT方法可以用于微调多个不同的预训练模型，然后将它们的预测结果进行融合。由于每个模型的微调成本较低，可以更容易地进行多个模型的集成，提高模型的整体性能和稳定性。
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