本研究提出TT-LoRA MoE框架，结合参数高效微调与稀疏专家混合路由，解决大型模型部署的可扩展性问题，显著提升多任务推理的计算效率与灵活性。

本研究提出了一种新的参数高效微调技术，以解决联邦学习中基础模型适应特定任务所需的高计算资源问题，并分析其在数据异质性和通信效率等挑战中的应用，强调其在隐私敏感领域的重要性。

本研究探讨了基础模型中的参数高效微调（PEFT）技术，综述其应用，提出系统方法，并讨论未来研究方向，为研究人员提供参考。

本研究提出IMSM框架，解决大型语言模型中参数高效微调的灾难性遗忘问题。IMSM通过调节原始记忆与增强记忆的贡献，在效率和性能上优于传统PEFT方法，显著提升模型表现。

本文提出了一种基于高斯图模型的参数高效微调（PEFT）方法，首次将高斯图模型应用于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。在微调RoBERTa-Base时，实验结果显示该方法表现优异，显著减少了所需的可训练参数。

本文探讨了提高大型语言模型（LLMs）推理效率的方法，包括动态计算资源分配、参数高效微调（PEFT）和新型解码技术。研究表明，采用适应性方法和少量可调参数，LLMs在多种任务上可实现与大型模型相似的性能，同时加速解码过程，提升模型的泛化能力和准确性。

本文介绍了大型语言模型的参数高效微调（PEFT）方法，强调在选择微调技术时需考虑任务类型和数据可用性。提出了PEQA和IncreLoRA等新方法，以解决数据不足和计算资源消耗问题，提升微调效率。研究表明，ID³方法通过动态评估参数重要性，显著提高了计算效率和模型性能。

该论文提出了一种深度学习的参数高效微调（PEFT）框架，比较了不同方法在视觉任务中的表现。研究发现，集成方法提供更可靠的不确定性估计，而新方法DyT通过动态调整和轻量级适配器提高了模型的参数和推理效率，适用于多种视觉任务。SVFit方法在资源受限环境中表现优越，显著减少了可训练参数。

本文评估了参数高效微调（PEFT）技术在医学图像分析中的应用，比较了16种PEFT方法，发现某些情况下性能提升可达22%。研究表明，PEFT在医学图像识别和文本生成中具有实际价值，并能通过动态视觉提示调整有效适应不同医学图像输入变化。

该研究提出了一种在临床领域应用预训练语言模型的方法，通过参数高效微调技术提升了多个临床预测任务的性能，尤其在时间序列预测和医学成像任务中表现优异。研究表明，LoRA方法在不同模型规模下均能保持高效性能，推动了深度学习在医学领域的应用。

本研究探讨了通过参数高效微调（PEFT）方法，特别是量化低秩适配（QLORA），来操控大型语言模型（LLMs）的个性特征。研究结果表明，该方法在生成表情符号和个性操控方面具有显著优势。

本文介绍了一种名为视觉提示调优（VPT）的高效方法，用于调整大规模Transformer模型。VPT通过引入少量可训练参数，提升了模型在下游任务中的表现，并降低了存储成本。研究探讨了多种参数高效微调（PEFT）方法，强调了其在视觉变换器适应中的成功应用，并提出了动态调整（DyT）和稀疏调优等新方法，以提高推理效率和模型性能。

本研究提出了多种参数高效微调（PEFT）方法，以优化联邦学习中的大型语言模型。通过SLoRA和FedLoRA等技术，显著提升了模型性能，减少了训练时间和通信成本，同时保护数据隐私。实验结果表明，这些方法在准确性和效率上优于传统方法。

该研究提出了UniPELT框架，通过门控机制激活不同的PELT子模块，提升了模型在GLUE基准测试中的表现。同时，探讨了参数高效微调（PEFT）方法的有效性，提出新技术以应对数据不足和计算限制，强调其在少样本自然语言生成中的应用潜力。

该研究探讨了参数高效微调（PEFT）在大型语言模型（LLMs）中的应用，强调创新架构和多模态探索的重要性。通过黑盒优化和稀疏微调方法，发现这些方法在性能上优于传统微调。提出的直观微调（IFT）结合监督微调与人类反馈，提升了模型在生成和推理任务中的表现，并关注反馈数据集的整合与优化，以提高模型的适应性和公平性。

本文介绍了一种新的参数高效微调方法LoRA-XS，利用奇异值分解（SVD）在大模型上实现了显著的参数效率和竞争性能。通过引入稀疏低秩适应性（SoRA），动态调整内在秩，提升了LoRA的表现。实验结果表明，SoRA在保留70%参数的情况下超越了其他基准模型。此外，AdaLoRA、动态低秩适应和PRILoRA等方法在自然语言处理任务中也表现优越。

本文探讨了参数高效微调（PEFT）在大型预训练语言模型中的应用，尤其是在机器翻译任务中的表现。研究表明，采用合适的微调方法，如Houlsby+Inversion适配器，可以在资源有限的情况下实现高效的翻译准确性。PEFT方法在小数据集上优于全模型调整，并在多模态学习中表现良好，强调了其必要性及未来研究潜力。

本文提出了多种参数高效微调（PEFT）技术，旨在优化医学图像分类的训练过程，包括精细化提示调整（FPT）、动态视觉提示调整（DVPT）和通用并行调优（UniPT）。研究表明，DVPT在多项任务中超越传统微调方法，显示出PEFT在医学图像分析中的应用价值。