一文说尽大语言模型技术之三：LLM的参数高效微调

原文较长，经过细致分析，我们可以从三个不同的角度深入探讨，以全面理解大型语言模型技术。这将有助于启发我们在研究或定制大型语言模型方面的思考。对原博主的精心整理表示感激：

• 一文说尽大语言模型技术之一：LLM的架构
• 一文说尽大语言模型技术之二：LLM的分布式预训练
• 一文说尽大语言模型技术之三：LLM的参数高效微调

LLM的参数高效微调技术探索

在微调大语言模型时，参数的高效利用成为关键。Prompt Tuning、Prefix Tuning和Adapter等方法，通过调整模型的部分参数而非全部，实现了高效的模型定制。LLaMA-Adapter和LoRA等技术则进一步优化了这一过程，使模型能够更快地适应新的任务和领域，同时保持较高的性能。

3.0 为什么进行参数高效微调？

3.1 prompt tuning

3.2 prefix tuning

3.3 adapter

3.4 LLaMA adapter

3.5 LoRA

3.6 实验比较

导读

理解大语言模型，可以从‘LLM的架构、LLL的训练、LLL的微调’三个方面进行，也可以针对需求重点理解一部分。例如，训练+微调，可以读后两篇，只做微调，读最后一篇。

• 一文说尽大语言模型技术之一：LLM的架构
• 一文说尽大语言模型技术之二：LLM的分布式预训练
• 一文说尽大语言模型技术之三：LLM的参数高效微调

参考资料

原文转自 微信公众号@AI大模型前沿