六、大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面

最新推荐文章于 2025-06-14 09:35:25 发布
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分类专栏： 大模型面试面经 文章标签： 算法
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本文精心汇总了多家顶尖互联网公司在大模型参数高效微调(PEFT)考核中的核心考点，并针对这些考点提供了详尽的解答。并提供电子版本，见于文末百度云盘链接中，供读者查阅。

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LLMs之PEFT：大模型核心技术—PEFT(参数高效微调)的简介(指令微调/RLHF微调)、微调两大范式+三类五法—(Adapter/Prefix/P-tuning/HINT，Delta-tunin
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-21 2494
​ LLMs之PEFT：大模型核心技术—PEFT(参数高效微调)的简介(指令微调/RLHF微调)、微调两大范式+三类五法—(Adapter/Prefix/P-tuning/HINT，Delta-tuning，LoRA/QLoRA/LOMO)之详细攻略 LLMs之PEFT：大模型核心技术—PEFT(参数高效微调)的简介(指令微调/RLHF微调)、微调两大范式+三类五法—基于添加式(引入额外可训练参数或模块，如Adapter/Prefix/P-tuning/HINT)、基于规范化(冻结某些固有模型参数同时指定
【大模型LLMs】高效微调PEFT总结
YJY131248的博客
08-13 1037
PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)，对预训练语言模型（PLM）进行高效率的参数微调，以提高模型性能和效率PEFT的目标是在不微调模型所有参数的情况下，使预训练语言模型适应各种下游应用程序
大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT)
Java架狗师知识框架速查表
11-21 1148
本文介绍了参数高效微调（PEFT）技术，旨在通过最小化微调参数的数量和计算复杂度，提高预训练模型在新任务上的性能。PEFT技术包括全参微调和部分参数微调方法，如LoRA、AdaLoRA等。文章比较了不同微调方法的优缺点，指出PEFT在提高模型效果的同时，大大缩短了训练时间和计算成本。然而，当前的高效微调技术存在参数计算口径不一致、缺乏模型大小考虑、测量基准和评价标准不统一、代码实现可读性差等问题。为了解决这些问题，文章提出了高效微调技术的最佳实践，并总结了各种参数高效微调方法的类型和差异。
大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面
hh051020的博客
04-06 1027
增加额外参数，如：Prefix Tuning、Prompt Tuning、Adapter Tuning及其变体。选取一部分参数更新，如：BitFit。引入重参数化，如：LoRA、AdaLoRA、QLoRA。混合高效微调，如：MAM Adapter、UniPELT。并比较了不同的高效微调方法之间的差异；同时，还指出当前大多数高效微调方法存在的一些问题并给出了最佳 实践。
了解大语言模型的参数高效微调（Parameter-Effcient Fine-Tuning）
叶庭云 成为自己的光
04-10 1725
了解大语言模型的参数高效微调（Parameter-Effcient Fine-Tuning）
大型语言与视觉模型的参数高效微调综述
2401_84495872的博客
04-24 1007
总结近期实证研究与性能基准，揭示PEFT研究中的趋势与各方法适用条件。
参数高效微调（PEFT）技术概览
XianxinMao的博客
03-18 665
在大型语言模型（LLMs）的世界里，参数量庞大，通常在70亿至700亿之间。这些模型的自监着训练成本高昂，对公司可能意味着高达1亿美元的支出。而对于资源相对有限的研究者和公司来说，如何以较低的成本改进这些模型成为了一个关键问题。参数效率微调（PEFT）技术因此应运而生，通过对模型的小部分进行精细调整，实现对特定任务的优化。
【NLP百面百过】史上最全大模型（LLMs）面试题系列：帮你彻底搞定大模型高效微调（PEFT）-干货！
一个程序猿的AI转型之路
02-12 1059
这是我自己跳槽时的私用秘籍，希望也能帮助你快速完成面试准备，先人一步顺利拿到高薪Offer🎉🎉🎉
大语言模型（LLMs）微调技术总结
qq_47898999的博客
04-28 1030
大语言模型（LLMs）微调技术
26-大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面.pdf
12-31
在深度学习领域，大模型（LLMs）的微调（Fine-tuning）技术一直是个重要议题。微调是调整和优化模型在特定任务上的表现的有效方法，但全参微调（Full Fine-Tuning）方法在处理大型预训练模型时，往往面临高昂的时间...
大规模模型参数高效微调（PEFT）的全面综述与系统应用
01-11
内容概要：本文提供了一项关于大规模预训练模型（LLMs及其他）进行参数高效微调（PEFT）方法的详细调查研究，旨在探讨PEFT的性能及其计算开销，以及不同PEFT算法的应用范围。针对LLMs、视觉变换器（ViT）、视觉语言...
RS-232通讯+SHA-256+AES_ECB - 128算法
ladack的博客
06-11 877
本文介绍了一个基于C语言的串口通信加密程序实现方案
【DRL】最简单的策略梯度(Policy Gradient)算法
xfxuezhang.cn
06-12 405
最简策略梯度(Policy Gradient)算法的实现
用Java实现常见排序算法详解
m0_66884848的博客
06-13 852
本文介绍了6种常见排序算法的Java实现，包括冒泡、选择、插入排序等基础算法，以及快速、归并、堆排序等高效算法。对每种算法从基本思想、时间复杂度分析和Java代码实现三个方面进行详细说明，展示了排序算法的核心逻辑和性能特点。这些排序方法在计算机科学中具有广泛应用，理解其原理和实现有助于提升编程能力和算法思维。
最小费用最大流算法
最新发布
u011322421的博客
06-14 363
最小费用最大流算法通过SPFA寻找费用最短增广路，使用链式前向星存储正向边和反向边。每次沿最便宜路径增广流量，更新边容量和反向边，最终获得最大流量和最小费用。该算法的核心在于反向边的"反悔"机制和贪心选择策略。时间复杂度主要取决于SPFA的执行次数，适用于解决带费用约束的网络流优化问题。
C语言二维数组的使用详解
轩宇的博客
06-13 600
二维数组是C语言中处理表格、矩阵等结构化数据的重要工具。它本质上是一种特殊的一维数组，其中每个元素又是一个一维数组。下面将详细介绍二维数组的使用方法、内存布局、访问方式及常见应用场景。
算法刷题-回溯
2301_81754159的博客
06-09 974
今天给大家分享的还是一道关于dfs回溯的问题，对于这类问题大家还是要多刷和总结，总体难度还是偏大。对于回溯问题有几个关键点：1.首先对于这类回溯可以节点可以随机选择的问题，要做mian函数中循环调用dfs（i，obj），同时在dfs中要对后面的节点再次进行调用，还是使用dfs。2.对于使用过的节点用vis进行记录，而递归出口则是flag。3.注意在dfs选择后，要对这一次的递归选择进行回溯，下面这道题在dfs内的调用以及main函数中的调用都有显示。
可视化图解算法50：最小的K个数
weixin_42117918的博客
06-10 707
对于数据结构与算法，我们总结了一套【可视化+图解】方法，依据此方法来解决相关问题，算法变得易于理解，写出来的代码可读性高也不容易出错。
【算法专题训练】01、整数基础知识
Tim_10的博客
06-10 398
【代码】【算法专题训练】01、整数基础知识。
大模型微调最新论文
06-05
大模型微调（Fine-tuning Large Models）是当前人工智能领域的热门研究方向之一，尤其是在大规模语言模型（LLMs）和多模态模型（MM-LLMs）中。以下是一些与大模型微调相关的最新研究论文： 1. **LoRA (Low-Rank ...
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