趋近智
元学习与基础模型中的少样本适应
章节 1: 元学习基本原理回顾
元学习问题定义
元学习方法分类
元学习应用于基础模型的挑战
少量样本学习的评估方法
章节 2: 高级基于梯度的元学习
模型无关元学习 (MAML)
一阶MAML (FOMAML) 与 Reptile
隐式MAML (iMAML)
处理稳定性和梯度方差
基础模型的可扩展性考量
动手实践：实现 FOMAML 用于模型适应
章节 3: 进阶度量元学习
原型网络再探讨
关系网络在少样本学习中的应用
带有注意力机制的匹配网络
深度度量学习方法
高维嵌入的度量学习适配
实践：使用基础模型嵌入实现原型网络
章节 4: 元学习的优化视角
元学习作为双层优化
求解双层问题的算法
超参数优化间的关联
元学习初始化策略
理论收敛性分析
章节 5: 基础模型的少量样本适应策略
参数高效微调 (PEFT) 概述
基础模型适配器模块
低秩适配 (LoRA)
Prompt Tuning 和 Prefix Tuning
比较 PEFT 与 元学习 方法
混合适应策略
动手实践：使用LoRA适配基础模型
章节 6: 元学习实施的规模化
元梯度的计算挑战
内存优化技术
分布式元学习策略
高效的任务抽样与批处理
可扩展性的近似方法
可扩展实现的性能评测
章节 7: 进阶议题与理论考量
贝叶斯元学习方法
持续元学习
强化学习中的元学习
元学习中的泛化界限
信息论视角
待解决的问题与研究方向
低秩适配 (LoRA)
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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, and Weizhu Chen, 2022 International Conference on Learning Representations (ICLR 2022) (OpenReview.net) DOI: 10.48550/arXiv.2106.09685 - 介绍了LoRA方法，用于高效微调大型语言模型，详细阐述了其机制、优势和实验结果。
- Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large-Scale Pre-trained Language Models: A Survey, Ning Lou, Hongye Song, Wenxiao Shang, Xiao Liu, Ziyang Li, Yuxiao Dong, Xin Xu, Jing Chen, Yiqi Wang, Yu Zhang, Jiazeng Fang, Xiaoqing Zheng, and Jie Zhou, 2023 arXiv preprint DOI: 10.48550/arXiv.2303.15647 - 一篇综述论文，系统回顾了针对大型语言模型的各种参数高效微调方法，提供了详细的比较和分析。
- PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning library, Hugging Face, 2024 (Hugging Face) - Hugging Face PEFT库的官方文档，提供了实现LoRA等参数高效微调技术的实用指南和示例。
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