BOFT：利用蝶形因子分解矩阵实现正交微调 大家好，今天我们来深入探讨一种新兴的微调技术——BOFT（Butterfly Orthogonal Fine-Tuning）。在深度学习模型日益庞大的背景下，如何高效且稳定地进行微调成为了一个关键问题。BOFT通过引入蝶形因子分解矩阵，巧妙地实现了参数的正交微调，从而在保证模型性能的同时，提升了训练的稳定性和泛化能力。 1. 微调的挑战与正交性的重要性 微调（Fine-tuning）作为一种常见的迁移学习方法，在预训练模型的基础上，利用目标任务的数据对模型参数进行调整，使其适应特定任务。然而，随着模型参数规模的增大，微调过程面临着诸多挑战： 灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）： 在微调过程中，模型容易忘记在预训练阶段学到的知识，尤其是在目标任务与预训练任务差异较大时。 过拟合（Overfitting）： 微调时使用的数据量通常远小于预训练数据，这使得模型容易过拟合目标任务的数据，导致泛化能力下降。 训练不稳定（Training Instability）： 大规模模型的参数空间复杂，微调过程中参数的微小变化可能导致性能 …
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