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Transformer Tuning: Efficient Model Adaptation for Software Tasks Using Code Property Graphs

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内容提要

本研究提出了一种转换器调优技术，通过引入代码属性图的结构和依赖信息，解决了资源受限环境中大型语言模型的内存需求问题。该方法在减少可训练参数的同时，保持了与全参数微调相当的性能，展现出显著的应用潜力。

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标签

model transformer 代码属性图 内存需求 可训练参数 大型语言模型 转换器调优
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