参数高效微调：节省资源的技巧

1. 背景介绍

随着深度学习的广泛应用，模型参数的数量呈爆炸式增长。这导致了模型训练和推理过程中的资源消耗问题，包括计算资源、存储资源和时间成本。为了解决这个问题，参数高效微调技术应运而生，旨在以更少的参数量达到与大型模型相当的性能。

1.1 微调的意义

微调是指在预训练模型的基础上，针对特定任务进行参数调整，以提高模型在该任务上的性能。预训练模型通常在大规模数据集上进行训练，学习到丰富的特征表示。微调可以利用这些特征表示，并将其应用于新的任务，从而避免从头开始训练模型，节省时间和资源。

1.2 参数高效微调的优势

参数高效微调技术可以带来以下优势：

• 减少资源消耗： 通过减少模型参数量，可以降低模型训练和推理过程中的计算资源、存储资源和时间成本。
• 提高模型泛化能力： 参数高效微调技术可以避免模型过拟合，提高模型在 unseen data 上的泛化能力。
• 加快模型训练速度： 由于参数量减少，模型训练速度可以得到显著提升。

2. 核心概念与联系

2.1 预训练模型

预训练模型是在大