大模型微调方法调研

2019年谷歌的研究人员首次在论文《Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP》提出针对 BERT 的 PEFT微调方式，拉开了 PEFT 研究的序幕。他们指出，在面对特定的下游任务时，如果进行 Full-Fintuning（即预训练模型中的所有参数都进行微调），太过低效；而如果采用固定预训练模型的某些层，只微调接近下游任务的那几层参数，又难以达到较好的效果。

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