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　　Llama 2 高调开源大模型微调我已经上手了(附99个大模型微调模型数据工具)!最近出现了一系列令人激动的开源大语言模型，如meta的LLaMA、清华的ChatGLM等。伴随大模型一起爆火的，还有大模型的微调方法。然而随着模型规模和任务数量的增加，对整个Transformer模型进行微调也变得越来越昂贵。因此，参数高效微调方法（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT） 方法被提出来解决这类问题。

　　我们邀请了清华大学博士，AI顶会审稿人青山老师为大家带来——惊艳的大模型高效参数微调法！来和大家聊一聊有关大模型微调的方法、未来趋势及创新点！

　　▪️研究领域：工业故障诊断、医学图像分割、医学多模态问答、不平衡学习、小样本学习、开集学习和可解释性深度学习等。

　　Prefix-tuning和P-tuning通过引导模型生成过程，使模型能够更准确地满足任务需求。

　　Low-Rank Adaptation（LoRA）通过低秩近似减少模型参数量，提高模型的效率和部署可行性开云网址·(中国)官方网站。

　　REcurrent ADaption（READ）在保持较高质量模型微调效果的同时开云网址·(中国)官方网站，可以节省56％的训练显存消耗和84％的GPU使用量。

　　Prefix/Prompt-Tuning ：在模型的输入或隐层添加 k 个额外可训练的前缀 tokens（这些前缀是连续的伪 tokens开云网址·(中国)官方网站，不对应真实的 tokens），只训练这些前缀参数；

　　Adapter-Tuning ：将较小的神经网络层或模块插入预训练模型的每一层，这些新插入的神经模块称为 adapter（适配器），下游任务微调时也只训练这些适配器参数；

　　LoRA ：通过学习小参数的低秩矩阵来近似模型权重矩阵 W 的参数更新，训练时只优化低秩矩阵参数。

　　为了论文，大家都在努力地设计新网络、新策略、新training算法，只要能够在某一问题上做到一个很好的performance，论文就水到渠成。而想要快速达到，来自前辈的指点不可或缺。

　　一个好的指导老师的作用是，没有课题，能够结合所在课题组具体情况，结合最近热门研究方向，帮你规划课题，如果有了课题而缺少创新方向，老师能够快速帮你找到几种切入点，几种框架，甚至连需要读哪些文献都帮你想好了......

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