PEFT
https://github.com/huggingface/pefthttps://huggingface.co/blog/peft
大規模なモデルは、下流のタスクで微調整するのに費用がかかります。トレーニング可能なパラメーターのごく一部で同じパフォーマンスを達成できるとしたら? PEFT の紹介: 「パラメーター効率の良い微調整」のためのライブラリ。
LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
Prefix Tuning: Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation, P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks
P-Tuning: GPT Understands, Too
Prompt Tuning: The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning
AdaLoRA: Adaptive Budget Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning
ファインチューニング