面向更高参数效率的大语言模型微调:一篇立场论文

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内容提要

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。

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