ReFT(表征微调):比PeFT效果更好的新的大语言模型微调技术

本文约3200字，建议阅读6分钟ReFT特别是LoReFT的成功，对自然语言处理的未来和大型语言模型的实际应用具有重要意义。ReFT(Representation Finetuning)是一种突破性的方法，有望重新定义我们对大型语言模型进行微调的方式。这是由斯坦福大学的研究人员刚刚（4月）发布在arxiv上的论文，ReFT与传统的基于权重的微调方法大有不同，它提供了一种更高效和有效的方法来适应这些大规模的模型，以适应新的任务和领域！在介绍这篇论文之前，我们先看看PeFT。参数高效微调 PeFT参数高效微调方法（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）仅微调少量或额外的模型参数，固定大部分预训练参数，大大降低了计算和存储成本，同时最先进的 PEFT 技术也能实现了与全量微调相当的性能。在PeFT的思想之上就产生了我们非常熟悉的LoRA，还有各种LoRA的变体，除了有名的LoRA之外常用 ………………………………