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大模型高效微调详解-从Adpter、PrefixTuning到LoRA

一、背景 目前NLP主流范式是在大量通用数据上进行预训练语言模型训练,然后再针对特定下游任务进行微调,达到领域适应(迁移学习)的目的。 指令微调是预训练语言模型微调的主流范式 其目的是尽量让下游任务的形式尽量接近预训练任务,从而减少下游任务和预训练任务之间的Gap, 实现预训练语言模型适应下游任务,

adpter prefixtuning lora
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2024-05-06
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