大型预训练语言模型的高效微调方法的实证分析
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。为下游任务优化大型预训练语言模型仍然是自然语言处理中的一个关键挑战。本文通过实证分析比较了两种高效微调方法 ——BitFit 和适配器模块与标准的全模型微调。在 GLUE 基准数据集(MRPC、COLA、STS-B)上进行的实验证明了几个关键观点。BitFit 方法仅训练偏置项和任务头,在不同数量的训练数据和时间限制下,与全模型微调相当。即使只使用 30%...
本文通过实证分析比较了BitFit和适配器模块与全模型微调的效果。实验证明BitFit方法在不同数据量和时间限制下与全模型微调相当,甚至在只使用30%的数据时也表现出稳定性。适配器模块的性能变异较大,收益一致性较差。研究结果表明BitFit在性能和参数效率之间取得了平衡,可作为资源受限或流式任务设置的替代方案。该分析提供了适应大型预训练模型的有效指南,同时展示了适配器模块等稳定技术面临的挑战。