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BitFit（Bias-term Fine-tuning）是一种参数高效的微调方法，专注于在预训练模型中仅调整偏置项（bias term），而将其他参数保持不变。这种方法在自然语言处理领域，尤其是在中小规模数据集上，展现出了与全量微调相媲美的性能，同时显著减少了计算资源的消耗。

什么是 BitFit？

BitFit 的核心思想是：在微调阶段，只更新模型中的偏置项（bias term），冻结其余所有参数。偏置项通常占模型总参数量的不到 0.1%，因此这种方法极大地降低了训练成本和显存占用。BitFit 最初由 Elad Ben Zaken 等人在 2021 年提出，并在 BERT 等 Transformer 模型上进行了验证。

BitFit 的优势

1. 极低的参数更新量：只需更新偏置项，通常不到模型总参数的 0.1%。
2. 高效的训练过程：减少了训练时间和显存占用，适用于资源受限的环境。
3. 良好的泛化能力：在中小规模数据集上，性能与全量微调相当，有时甚至更好。
4. 易于实现：只需在训练时设置