5.1.5 稀疏微调（Sparse Fine-tuning）

文档摘要

5.1.5 稀疏微调（Sparse Fine-tuning） 5.1.5 稀疏微调（Sparse Fine-tuning）：在参数高效微调中“化繁为简”的艺术在深度学习模型日趋庞大，参数量动辄数十亿甚至数千亿的今天，对这些巨型模型进行全参数微调（Full Fine-tuning）的成本变得越来越高昂。这不仅体现在巨大的计算资源消耗上，还包括存储、通信以及时间成本。为了应对这一挑战，参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT）技术应运而生，它旨在以远低于全参数微调的成本，实现接近甚至超越全参数微调的性能。