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96SEO 2026-02-20 06:08 10
大模型时代通常参数都是上亿级别的若对于每个具体任务都要去对大模型进行全局微调那么算力和资源的浪费是巨大的。
根据流形学习思想对于数据有用的特征通常集中于低维流形区域。
我们想去微调实际上只是让部分特征的权值更大而已而这部分特征也是低维的我们没有必要小题大做将整个模型的参数都动一遍。
既冻结住预训练好的大模型插入可训练低维压缩矩阵到每一层本文是插入到transformer层。
我们仅仅去微调插入的可学习矩阵这样既可以显著降低需要微调的参数量同时也不会增加额外的推理时间。
B将其设置为全0这样做在刚开始的时候也就不会对模型输出有啥影响避免减少引入不必要的噪声一开始随机初始化的值都是噪声
通过如此微调可以近似是在微调整个预训练大模型减小了微调的参数量没有增加额外的推理时间由上面可以看到并没有啥额外的串行操作并且可以将
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