参数高效微调：加速小模型训练，降低 GPU 成本 大家好！今天我们来聊聊如何利用参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）技术，提升小模型训练速度，并降低企业 GPU 成本压力。在深度学习领域，模型规模的增长似乎成了趋势。然而，对于许多企业来说，从头训练或全参数微调大型模型的成本是巨大的。幸运的是，PEFT 提供了一种更经济高效的解决方案。 1. 传统微调的局限性 传统微调方法需要更新模型的所有参数，这在以下几个方面带来了挑战： 计算成本高昂： 更新所有参数需要大量的 GPU 资源和时间，尤其是对于大型模型。 存储需求庞大： 需要存储完整模型的多个副本，例如原始模型、微调后的模型等。 容易过拟合： 在小数据集上微调大型模型时，容易出现过拟合现象。 为了解决这些问题，PEFT 技术应运而生。 2. 参数高效微调 (PEFT) 的核心思想 PEFT 的核心思想是在预训练模型的基础上，只微调少量参数，同时保持预训练模型的知识。 这样可以在保证模型性能的同时，显著降低计算成本和存储需求。 PEFT 方法主要分为以下几类： 添加少量可训练参数： 例如 …