大模型参数高效微调技术原理综述（一）-背景、参数高效微调简介

主要观点总结

本文主要介绍了大模型参数高效微调技术的背景、必要性、Transformer架构的相关知识以及参数高效微调技术与全量参数微调之间的对比。文章还提到了参数高效微调技术的一些常见方法，如BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning等，并指出这些技术对于降低计算和存储成本，提高模型性能的重要性。

关键观点总结

关键观点1: 大模型参数高效微调技术背景

随着大模型的广泛应用，全量参数微调面临计算成本高、存储成本高昂、灾难性遗忘等问题，催生了参数高效微调技术的需求。

关键观点2: Transformer架构介绍

Transformer架构基于自注意力机制，能够支持更大的模型容量，并允许模型并行训练。其内部结构包括Encoder和Decoder，以及Multi-Head Attention等。

关键观点3: 参数高效微调技术与全量参数微调的对比

参数高效微调技术通过固定大部分预训练模型参数，只微调少量或额外的模型参数，从而大幅降低计算和存储成本，同时实现与全量参数微调相当的性能。

关键观点4: 常见的参数高效微调技术

常见的参数高效微调技术包括BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning、Adapter Tuning、LoRA等。

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