【Kimi帮我看论文(二)】Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods for Pretrained Language Models—Survey

一、论文信息

1 标题

Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods for Pretrained Language Models: A Critical Review and Assessment

2 作者

Lingling Xu, Haoran Xie, Si-Zhao Joe Qin, Xiaohui Tao, Fu Lee Wang

3 研究机构

• Hong Kong Metropolitan University, Hong Kong
• Lingnan University, Hong Kong
• University of Southern Queensland, Queensland, Australia

二、主要内容

论文对参数高效的微调（PEFT）方法进行了全面的系统性回顾，这些方法用于预训练语言模型（PLMs），特别是大型语言模型（LLMs），以减少微调参数和内存使用，同时保持与全微调相当的性能。论文提出了一个全面的分类方案，将PEFT方法分为加性微调、部分微调、重参数化微调和混合微调，并建立了一个结构化框架以理解这些方法。此外，论文还通过广泛的微调实验，评估了这些方法在参数效率和内存效率方面的表现。

三、相关研究

论文指出，尽管已有一些关于PEFT方法的研究，但这些研究存在局限性，例如没有涵盖最新的工作，或者没有进行相关实验。现有的研究主要集中在PEFT方法的分类和理论分析上，但缺乏对这些方法在实际应用中性能的全面评估。

四、解决方案

为了解决LLMs在特定下游任务上的适应性问题，PEFT方法通过引入各种深度学习技术来减少可训练参数的数量，同时更新少量额外的参数或更新预训练参数的子集，以适应目标任务并减少灾难性遗忘的风险。此外，PEFT方法还通过选择性地或不更新预训练参数来避免过拟合。

五、实验环节

论文通过使用11种代表性的PEFT方法进行广泛的微调实验，评估了这些方法在参数效率和内存效率方面的表现。实验结果表明，大多数PEFT方法在参数效率和内存效率方面都有显著的改进，并且与全微调方法相比，性能相当甚至更好。

六、进一步探索点：

• 探索PEFT方法在计算机视觉和多模态学习中的应用。
• 研究PEFT方法的可解释性和工作原理。
• 利用多种优化技术自动搜索神经网络架构和配置特定组合的PEFT模块。
• 研究如何利用PEFT方法来构建后门攻击和防御机制。

七、总结

论文提供了对PEFT方法的全面分析和回顾，识别了关键技术和方法，并将它们分类为不同的微调方法。通过广泛的实验，论文评估了这些方法在参数效率和内存效率方面的表现，并揭示了未来研究的潜在方向。这些研究为研究人员和实践者在面对LLMs带来的挑战和机遇时提供了宝贵的资源。