基础模型的可扩展性考量

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参考文献

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks, Chelsea Finn, Pieter Abbeel, and Sergey Levine, 2017 Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML), Vol. 70 (PMLR (Proceedings of Machine Learning Research)) DOI: 10.5555/3305890.3306019 - 介绍了模型无关元学习（MAML），这是一种基础的基于梯度的元学习算法，其二阶导数计算和内存需求是扩展到基础模型时的主要挑战。
On First-Order Meta-Learning Algorithms, Alex Nichol, Joshua Achiam, and John Schulman, 2018 arXiv preprint arXiv:1803.02999 (arXiv) - 提出了Reptile，一种一阶元学习算法，相较于MAML提供了计算上更高效的替代方案，使其更适用于大规模应用，直接解决了可扩展性问题。
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models, Edward J. Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu Wang, and Weizhu Chen, 2021 International Conference on Learning Representations (ICLR 2022) (OpenReview.net) DOI: 10.48550/arXiv.2106.09685 - 介绍了低秩适应（LoRA），一种重要的参数高效微调技术，通过减少可训练参数的数量，对于基础模型上的参数高效元学习至关重要。
ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models, Samyam Rajbhandari, Cong Guo, Jeff Rasley, Shaden Smith, and Yuxiong He, 2020 Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC) (IEEE) DOI: 10.1109/SC41405.2020.00078 - 详细介绍了ZeRO，一种用于大规模分布式训练的内存高效优化器，直接解决了基础模型巨大的内存占用和计算需求，这对于可扩展的元学习至关重要。