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隨著 GPT-3 的推出，大模型逐漸成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。研究者們紛紛投入到各類大模型的研發(fā)中，這些模型通常具有出色的泛化能力，并在眾多任務(wù)中展現(xiàn)出強(qiáng)勁的潛力。

為了進(jìn)一步發(fā)揮大模型的優(yōu)勢，將其應(yīng)用于各類下游任務(wù)已經(jīng)成為一種趨勢。

然而，實(shí)踐中人們常常面臨一個重大挑戰(zhàn)：對整個大模型進(jìn)行完整訓(xùn)練（即全量微調(diào)）需要極高的成本，如需要大量的圖形處理器（GPU，Graphics Processing Unit）資源等。

考慮到下游任務(wù)的多樣性，為每個任務(wù)訓(xùn)練一個專門的大模型并不現(xiàn)實(shí)。因此，一個自然的問題出現(xiàn)了：在資源有限的情況下，如何更高效地訓(xùn)練大模型，以便在多樣的下游場景中充分發(fā)揮其潛力？

正是在這個背景下，參數(shù)高效微調(diào)（PEFT，Parameter-Efficient Fine-Tuning）這一研究領(lǐng)域應(yīng)運(yùn)而生。

PEFT 旨在通過微調(diào)極少量的參數(shù)，使模型在不同任務(wù)中實(shí)現(xiàn)接近全量微調(diào)，甚至超過全量微調(diào)的效果。隨著 2022 年以來大模型的迅猛發(fā)展，PEFT 算法層出不窮，種類繁多。

與此同時，許多綜述性論文試圖對這些方法進(jìn)行分類，雖然各自的分類結(jié)果有所重疊，但始終難以形成統(tǒng)一的共識。

此外，由于許多方法的原理偏向直覺性而非理論性，其性能表現(xiàn)往往難以系統(tǒng)地解釋。不同方法之間的性能差異顯著，如何解釋這種差異性也成為值得深入探討的問題。

基于這一背景，來自上海交通大學(xué)的研究人員開展了一項(xiàng)研究。研究目標(biāo)有兩個：首先，從統(tǒng)一視角出發(fā)歸納不同的 PEFT 方法，將它們整合在一個統(tǒng)一的框架之下。

其次，探索這些方法的底層邏輯，并分析不同方法之間的性能差異。

研究中，該團(tuán)隊(duì)從子空間微調(diào)的角度在數(shù)學(xué)上為參數(shù)微調(diào)提供了一個統(tǒng)一框架。

通過這個框架，課題組將各種不同的參數(shù)微調(diào)方法歸納在同一個數(shù)學(xué)背景下，使得整個微調(diào)過程更加簡潔和系統(tǒng)。

預(yù)計(jì)參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用前景。它能夠在邊緣計(jì)算、自動駕駛、醫(yī)療影像分析、個性化推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域，通過優(yōu)化模型性能和壓縮模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)高效的部署與運(yùn)行。

此外，PEFT 技術(shù)在半監(jiān)督與無監(jiān)督學(xué)習(xí)、模型壓縮與蒸餾以及自然語言處理等方面，也展現(xiàn)出極大的潛力，特別是在資源受限的環(huán)境中，能夠顯著提升模型的實(shí)際應(yīng)用能力。

同時，子空間微調(diào)技術(shù)能為參數(shù)高效微調(diào)的發(fā)展提供了新的視角和重要啟發(fā)。通過深入分析模型參數(shù)在子空間中的行為，利用子空間微調(diào)技術(shù)還可以揭示模型底層邏輯的運(yùn)作機(jī)制。

這種分析不僅有助于理解模型參數(shù)的相互作用和優(yōu)化路徑，還能夠指導(dǎo) PEFT 技術(shù)的設(shè)計(jì)，使其在更具理論支撐的框架下實(shí)現(xiàn)更高效的性能調(diào)優(yōu)。

日前，相關(guān)論文以《在分解的基礎(chǔ)上進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)的進(jìn)一步說明》（See Further for Parameter Efficient Fine-tuning by Standing on the Shoulders of Decomposition）為題發(fā)在arXiv[1]，司翀杰是第一作者。