超越LoRA：探索时间序列基础模型的高效微调技术

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了时间序列基础模型在医疗等敏感领域微调的挑战，尤其是在数据稀缺的情况下。我们提出并评估了多种参数高效微调技术，如BitFit、LayerNorm Tuning、VeRA和FourierFT，显示这些方法在ICU生命体征预测中能显著提高参数效率和领域适应性。特别是，FourierFT在仅微调2,400个参数的情况下，超越了当前的基准模型，展示了重要的潜在影响。

本研究提出了多种参数高效微调技术，解决了时间序列基础模型在敏感领域微调的挑战。其中，FourierFT在仅微调2,400个参数的情况下，超越了基准模型，具有潜在影响。

FourierFT lora 医疗 微调 敏感领域 时间序列
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