参数高效微调

【PEFT】参数高效微调（PEFT）技术详解：从原理到 LoRA/QLoRA 实战关键词：PEFT、LoRA、QLoRA、Adapter、Prefix Tuning、Prompt Tuning、大模型微调

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大模型参数高效微调：PEFT、LoRA、QLoRA、DoRA原理与对比摘要：大模型全参微调硬件门槛极高，PEFT参数高效微调成为工业界主流方案。本文讲解PEFT核心概念，对比LoRA、QLoRA、DoRA三者原理、优缺点、适用场景，附带代码示例与选型建议，帮助快速落地大模型微调。

【CVPR 2025】2SFS：重新思考视觉语言模型的少样本适配，两阶段方案｜从少样本泛化视角本文解读 CVPR 2025 论文《Rethinking Few-Shot Adaptation of Vision-Language Models in Two Stages（2SFS：两阶段少样本适配）》。该论文提出先测量后设计的少样本适配新思路：实证发现 PEFT 训练动态天然分裂为"任务级特征学习"与"基类特化"两个阶段，据此把预算拆成LayerNorm 微调与线性分类器两段，其特别之处在于仅凭约 61k 可训练参数与固定超参数，就在 11 个数据集、2 种设定、3 个骨干上全面超越 CoOp、M

【论文精读】SimDA：用于高效视频生成的简单扩散适配器标题：SimDA: Simple Diffusion Adapter for Efficient Video Generation

了解大语言模型的参数高效微调（Parameter-Effcient Fine-Tuning）🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/大语言模型在众多应用领域实现了突破性的进步，显著提升了各种任务的完成度。然而，其庞大的规模也带来了高昂的计算成本。这些模型往往包含数十亿甚至上千亿参数，需要巨大的计算资源来运行。特别是，当需要为特定的下游任务定制模型时，尤其是在计算能力有限的硬件平台上，这一挑战尤为突出。

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