参数高效微调方法在大规模语言模型中的应用及挑战

文章详细探讨了加法型、选择型、重构型及混合方法等几十种策略，并在大型预训练模型上进行了广泛的实验验证。特别强调了PEFT在性能保持的同时减少计算与内存成本的优势，并针对大规模参数模型进行了测试和讨论。本文为机器学习模型研究和开发的技术专家提供了高效微调的技术路线选择建议，旨在提高系统效率和服务质量，同时为未来研究提供方向和鼓励创新思维。 适用人群包括对大规模机器学习模型研究、开发感兴趣的应用科学家和技术专家，特别是那些希望在资源有限条件下优化大模型性能的团队。 文章首先介绍了大规模模型参数量增长的现状，从BERT到GPT-3，传统微调方法的不可行性，以及参数高效微调（PEFT）的必要性和优势。文中基于PEFT的实施途径和目标，将PEFT方法进行了分类，包括引入新参数、微调现有参数或重新参数化的策略，并指出不同方法的实施难度和适用性。 特别地，文章提供了对30种PEFT方法的系统概述、比较和分类，包括子类别的详细讨论，如基于加法的方法，它通过引入额外的参数或层来增强预训练模型，并且只训练新引入的元素。这部分深入探讨了Adapter-like方法，这些方法在只改变一小部分参数的情况下，通过上下文引导模型学习新任务，适用于参数量巨大的模型。 文中还讨论了低秩适应（LoRA）等技术，这些技术通过调整预训练模型中的一小部分参数来实现高效的微调。此外，文章还探讨了基于选择的方法，如通过选择性地冻结模型中的一些层或参数来实现微调，以及基于重构的方法，这些方法尝试重构模型中的部分结构以提高其适应性。 文章还特别指出，尽管PEFT方法能在资源受限的环境中有效微调大规模模型，但超参数优化困难，且网络只能在有限的时期进行微调，这对研究人员提出了挑战。 最后，文章提供了实用建议，概述了未来潜在的研究方向，包括但不限于改进PEFT方法、创新低资源消耗的微调技术，以及探索与大规模语言模型的ICL（In-Context Learning）能力相关的策略。这些内容共同构成了文章的核心价值，为领域内的研究与应用提供了指导和启示。" 在标签方面，本综述涉及了"Parameter-efficient fine-tuning"（参数高效微调）、"Bert-Gpt预训练模型"（BERT和GPT预训练模型）、"Addition-Based Methods"（基于加法的方法）、"Low-Rank Adaptation"（低秩适应）和"Transformer Architecture"（Transformer架构）等关键词。这些标签指向了当前NLP领域最前沿的研究方向，即如何在保持模型性能的同时实现高效的参数微调，并且在预训练模型如BERT和GPT上实施。 在技术上，文章中提到的PEFT方法分类如下： - 加法型方法：此方法侧重于增加新的参数或层，仅调整新增的部分。这样做可以只训练新引入的元素，而不是整个模型，从而大幅减少训练所需资源。例如，Adapter-like方法通过上下文引导模型学习新任务，这适用于参数量巨大的模型。 - 选择型方法：这种方法涉及选择性地冻结模型的一部分，而只对部分层或参数进行微调。这种方法在某些情况下能够有效减少计算量。 - 重构型方法：重构型方法尝试通过调整模型中的部分结构来提高其适应性，而不改变整体模型架构。 - 混合方法：混合方法结合了上述两种或多种策略，以此来达成更高的微调效率和模型性能。 文章还提到了"Low-Rank Adaptation"（低秩适应），一种特别的参数微调技术，它通过低秩矩阵分解等手段来降低模型参数维度，以实现更高效的参数调整。 此外，文章探讨了Transformer架构在语言模型中的应用，由于其在处理序列数据上的优越性能，Transformer已成为NLP中不可或缺的一部分。因此，与Transformer架构相关的优化方法，也是研究者们关注的焦点。