Parameter Efficient Fine Tuning: A Comprehensive Analysis Across Applications

深度学习的兴起在计算机视觉、自然语言处理和医学成像等领域取得了显著进展，主要通过针对特定任务的预训练模型的适应实现。传统的微调方法涉及到所有参数的调整，面临着高计算和内存需求的挑战。这导致了参数高效微调（PEFT）技术的发展，这些技术通过有选择地更新参数来平衡计算效率和性能。本文回顾了PEFT方法，详细比较了各种策略，并突出了在不同领域的应用，包括文本生成、医学成像、蛋白质建模和语音合成。通过评估PEFT方法在减少计算负载、加速训练和降低内存使用方面的有效性，本文有助于使深度学习更具可访问性和适应性，促进其更广泛的应用，并鼓励模型优化方面的创新。最终，本文旨在为PEFT不断发展的领域提供见解，指导研究人员和实践者克服传统微调方法的局限性。

本论文旨在探讨Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT)技术，以解决传统fine-tuning方法在计算和内存需求方面的挑战。

PEFT技术通过有选择地更新参数来平衡计算效率和性能，相比传统的fine-tuning方法，PEFT技术可以更有效地减少计算负载、加速训练并降低内存使用。

论文详细比较了各种PEFT策略，并突出了在不同领域的应用，包括文本生成、医学成像、蛋白质建模和语音合成。此外，论文还提供了有关PEFT技术的发展趋势的见解，指导研究人员和实践者克服传统fine-tuning方法的局限。

最近的相关研究包括：《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》、《Once for All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment》等。