论文：基础模型参数高效微调技术综述
talkingdev • 2025-01-28
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本文综述了基础模型的参数高效微调技术，深入探讨了在保持多样化任务性能的同时，如何最小化计算成本的方法。随着基础模型（如LLM）的广泛应用，参数高效微调技术（如LoRA、RAG等）成为研究热点。这些技术通过减少需要调整的参数数量，显著降低了计算资源的消耗，同时保持了模型的高性能。文章详细分析了多种微调方法，包括embedding优化、agent驱动的自适应策略等，为研究人员和开发者提供了宝贵的参考。此外，本文还展望了未来在参数高效微调领域的研究方向，强调了在模型压缩与性能平衡中的创新潜力。