面向更高参数效率的大语言模型微调：一篇立场论文
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究论文从参数高效微调（PEFT）对大语言模型（LLMs）的迫切需求出发，强调了当前状态和进一步研究该主题的必要性，以及需要解决的重要挑战和开放问题，包括创新 PEFT 架构、不同学习设置的 PEFT、结合模型压缩技术的 PEFT 以及多模态 LLMs 的 PEFT 探索。通过提出该立场论文，我们旨在激发进一步的研究，并促进围绕 LLMs 的更高效和可访问的 PEFT 的讨论。
该研究论文强调了大语言模型（LLMs）对参数高效微调（PEFT）的迫切需求，并提出了创新的PEFT架构、不同学习设置的PEFT、结合模型压缩技术的PEFT以及多模态LLMs的PEFT探索。该论文旨在激发进一步研究，并促进围绕LLMs的更高效和可访问的PEFT的讨论。
