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动机 基于Transformer架构的大型语言模型（LLMs），如GPT、T5和BERT，在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了最先进的结果。它们还开始进军其他领域，如计算机视觉（CV）（VIT、稳定扩散、LayoutLM）和音频（Whisper、XLS-R）。传统范式是在通用的网络规模数据上进行大规模预训练，然后对下游任务进行微调。与直接使用预训练的LLMs（例如零样本推理）相比，将这些预训练的LLMs在下游数据集上进行微调可以获得巨大的性能提升。 然而，随着模型变得越来越大，完全微调在消费者硬件上变得不可行。此外，为每个下游任务独立存储和部署微调模型非常昂贵，因为微调模型与原始预训练模型的大小相同。参数高效微调（PEFT）方法旨在解决这两个问题！ PEFT方法仅微调少量（额外的）模型参数，同时冻结预训练LLMs的大部分参数，从而大大降低计算和存储成本。这也克服了LLMs在完全微调过程中出现的灾难性遗忘问题。PEFT方法在低数据范围内也表现出优于微调的效果，并更好地推广到领域外场景。它可以应用于各种模态，例如图像分类和稳定扩散梦之间。 它还有助于可移植性，用户可以使用PEFT方法调整模型，以获得几MB大小的小检查点，与完全微调的大检查点相比，例如bigscience/mt0-xxl占用40GB的存储空间，完全微调将导致每个下游数据集的40GB检查点，而使用PEFT方法，每个下游数据集只需几MB，同时实现与完全微调相当的性能。PEFT方法中的小训练权重添加到预训练的LLMs之上。因此，可以通过添加小权重而无需替换整个模型来使用相同的LLMs进行多个任务。 简而言之，PEFT方法使您能够获得与完全微调相当的性能，同时只需少量可训练参数。 今天，我们很高兴介绍🤗 PEFT库，它与🤗 Transformers和🤗 Accelerate完美集成，提供最新的参数高效微调技术。这使得可以使用Transformers中最受欢迎和性能最好的模型，同时结合Accelerate的简单性和可扩展性。下面是当前支持的PEFT方法，更多方法即将推出： LoRA: LORA: 大型语言模型的低秩自适应 Prefix Tuning: P-Tuning v2: 提示调整在各种规模和任务上可与微调相媲美 Prompt Tuning: 多尺度参数高效提示调整的强大力量 P-Tuning: GPT也懂 应用案例 我们在这里探索了许多有趣的应用案例。以下是其中几个最有趣的案例：…