趋近智
进阶LoRA与PEFT方法：大型语言模型微调
章节 1: 回顾微调与效率的必要性
全量微调的计算成本
参数效率的必要性
数学预备知识：奇异值分解
参数高效微调方法的分类
章节 2: 低秩适配 (LoRA) 详解
LoRA 假说：适配的低本征秩
LoRA的数学表述
权重更新矩阵的分解
秩选择策略
缩放参数 Alpha
LoRA 层的实施
将 LoRA 融入 Transformer 架构
实际操作：应用基础LoRA
章节 3: PEFT 方法概览
适配器微调：架构与原理
适配器微调的实现细节
前缀微调：通过连续前缀进行调节
提示词微调与P-Tuning变体
比较分析：参数与性能的权衡
内存与计算开销
动手实践：实施适配器微调
章节 4: 进阶LoRA实现方法和变体
LoRA 初始化策略
训练后合并LoRA权重
量化LoRA (QLoRA)：原理
QLoRA 实现细节
分页优化器提升内存效率
将LoRA与其他PEFT方法结合
动手实践：实现 QLoRA
章节 5: 优化、部署与实际考量
PEFT 训练所需的基础设施要求
用于PEFT的优化器和学习率调度器
多适配器/多任务训练方法
调试 PEFT 实现
PEFT 训练与推理的性能分析
PEFT 的分布式训练方法
使用 PEFT 适配器部署模型
动手实践：使用多个 LoRA 适配器进行微调
章节 6: 评估 PEFT 性能和局限性
PEFT评估的常用指标
PEFT 与完全微调的对比评估
分析模型的抗干扰能力和泛化能力
研究灾难性遗忘
计算成本分析再议
当前局限性与待解决的研究问题
内存与计算开销
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- LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models, Edward J. Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu Wang, Weizhu Chen, 2021 arXiv DOI: 10.48550/arXiv.2106.09685 - 介绍了LoRA方法，通过向Transformer层注入可训练的低秩矩阵来适应预训练模型，大幅减少了可训练参数数量和内存占用。
- Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP, Neil Houlsby, Andrei Giurgiu, Stanislau Padolski, Quentin de Latour, Max Vladutu, Albert Verga, Quincy Hatcliff, Jason Riesa, Anna Schiff, Shauna Horn, Melvin Johnson, George Dahl, Orhan Firat, 2019 Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML), Vol. 97 - 提出了适配器模块，即插入在Transformer层之间的小型神经网络层，实现了通过少量额外参数进行高效微调。
- Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation, Xiang Lisa Li, Percy Liang, 2021 Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing, Vol. Volume 1: Long Papers (Association for Computational Linguistics) DOI: 10.18653/v1/2021.acl-long.353 - 介绍了前缀微调，在每个Transformer层的输入中添加一小段可训练向量（前缀），冻结基础模型并减少了可训练参数。
- The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning, Brian Lester, Rami Al-Rfou, Noah Constant, 2021 Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) (Association for Computational Linguistics) DOI: 10.18653/v1/2021.emnlp-main.243 - 讨论了提示微调，仅优化一小组可训练的token（软提示），在大型模型上以最小参数开销达到与完全微调相当的性能。
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