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Adaptive Principal Component Allocation and $ ext{l}_{2,g}$ Regularized Gaussian Graphical Model: Efficient Fine-Tuning of Large Models
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内容提要
本文提出了一种基于高斯图模型的参数高效微调（PEFT）方法，首次将高斯图模型应用于PEFT任务。该方法通过$ ext{l}_{2,g}$范数选择关键参数，捕获全局依赖关系。在微调RoBERTa-Base时，实验结果显示该方法表现优异，显著减少了所需的可训练参数。
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关键要点
- 提出了一种基于高斯图模型的参数高效微调（PEFT）方法。
- 这是高斯图模型首次应用于PEFT任务。
- 该方法通过$ ext{l}_{2,g}$范数选择关键参数，捕获全局依赖关系。
- 在微调RoBERTa-Base时，该方法表现优异，显著减少了可训练参数的数量。
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