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自适应主成分分配与$\ell_{2,g}$正则化高斯图模型：高效微调大型模型
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内容提要
本文提出了一种新颖的基于高斯图模型的参数高效微调方法，首次应用于PEFT任务。该方法通过$ ext{l}_{2,g}$范数选择关键参数，捕获全局依赖关系，实验结果表明在微调RoBERTa-Base时表现优异，显著减少了可训练参数的数量。
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关键要点
- 提出了一种基于高斯图模型的参数高效微调方法。
- 这是高斯图模型在PEFT任务中的首次应用。
- 该方法利用$ ext{l}_{2,g}$范数选择关键参数。
- 能够捕获全局依赖关系。
- 实验结果显示在微调RoBERTa-Base时表现优异。
- 显著减少了可训练参数的数量。
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