ReFT：表征微调，超越LoRA的高效微调技术 大家好，今天我们来深入探讨一种新兴的参数高效微调（PEFT）技术：Representation Finetuning，简称ReFT。随着深度学习模型规模的爆炸式增长，全参数微调变得越来越不现实，PEFT应运而生。ReFT作为PEFT家族的新成员，凭借其在中间层表征上的巧妙干预，展现了超越LoRA等主流PEFT技术的潜力。 1. 参数高效微调的必要性 在深入ReFT之前，我们首先要理解参数高效微调的重要性。 预训练语言模型（PLM）如BERT、GPT系列等，在大量数据上训练后，具备了强大的通用知识和语言理解能力。 然而，要将这些PLM应用到特定的下游任务中，通常需要进行微调。 全参数微调虽然效果最好，但需要更新模型的所有参数，这对于大型模型来说，计算成本和存储成本都非常高昂。此外，全参数微调还可能导致灾难性遗忘，即模型在适应新任务的同时，忘记了预训练阶段学到的知识。 参数高效微调（PEFT）通过只微调模型的一小部分参数，或者引入少量额外参数，来解决这些问题。PEFT方法降低了计算成本和存储成本，同时减轻了灾难性遗忘的风险。常见的PEFT方法 …
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