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大模型参数高效微调学习笔记

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1.分类

图中有五个大类：

1. selective（选择性微调）：BitFit，Attention Tuning
2. soft prompts（提示微调）：Prompt-tuning，P-tuning，Prefix-Tuning
3. reparametrization-based（重参数化微调）：Lora
4. additive（增量微调）：IA3
5. adapters（适配器微调）：Adapters

2.代表性的方法介绍

1.BitFit
将模型的所有偏置bias设为可训练的参数，其他部分设置为不可训练的。

2.Attention Tuning
将模型的所有注意力层Attention设为可训练的参数，其他部分设置为不可训练的。

3.Prompt-tuning
在模型的输入的prompt前面加入一个可训练Prompt embedding向量，模型的整个部分全部冻结，如下图。

如果Prompt embedding向量参数是随机初始化的，则是soft prompt，如果使用一段文本初始化（例如，“下面是一个情感任务”），则是hard prompt。

4.P-tuning
在Prompt-tuning的基础上，使用一个LSTM/MLP（或其他一个小的神经网络）获得Prompt embedding向量。除了LSTM/MLP部分，其他部分均冻结，即原模型的整个部分全部冻结。

5.Prefix-Tuning
在Transformers模型的每一层网络的前面都加一个可训练的past_key_values向量，原模型的整个部分全部冻结。

5.Lora
原模型的整个部分全部冻结，新增一部分参数W_lora，W_lora之后可以与原模型的参数进行合并。


6.IA3

通过训练一个向量，修改网络的激活值实现。