近期，大语言模型、文生图模型等大规模 AI 模型迅猛发展。在这种形势下，如何适应瞬息万变的需求，快速适配大模型至各类下游任务，成为了一个重要的挑战。受限于计算资源，传统的全参数微调方法可能会显得力不从心，因此需要探索更高效的微调策略。上述挑战催生了参数高效微调（PEFT）技术在近期的快速发展。
为了全面总结 PEFT 技术的发展历程并及时跟进最新的研究进展，最近，来自美国东北大学、加州大学 Riverside 分校、亚利桑那州立大学和纽约大学研究者们调研、整理并总结了参数高效微调（PEFT）技术在大模型上的应用及其发展前景，并总结为一篇全面且前沿的综述。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2403.14608.pdf
PEFT 提供了一个高效的针对预训练模型的下游任务适配手段，其通过固定大部分预训练参数并微调极少数参数，让大模型轻装上阵，迅速适配各种下游任务，让大模型变得不再「巨无霸」。
全文长达 24 页，涵盖了近 250 篇最新文献，刚发布就已经被斯坦福大学、北京大学等机构所引用，并在各平台都有着不小的热度。
具体来说，该综述分别从 PEFT 算法分类，高效 PEFT 设计，PEFT 跨领域应用，以及 PEFT 系统设计部署四大层面，对 PEFT 的发展历程及其最新进展进行了全面且细致的阐述。无论是作为相关行业从业者，或是大模型微调领域的初学者，该综述均可以充当一个全面的学习指南。
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1.2 AI文本工具
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1.3 AI视频工具
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1.4 AI音频工具
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