Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods for Pretrained Language Models: A Critical Review and Assessment

📄 arXiv: 2312.12148v1 📥 PDF

作者: Lingling Xu, Haoran Xie, Si-Zhao Joe Qin, Xiaohui Tao, Fu Lee Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-19

备注: 20 pages, 4 figures

💡 一句话要点

综述性论文：针对预训练语言模型的高效参数微调方法研究

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 参数高效微调 预训练语言模型 大型语言模型 自然语言处理 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型参数众多，全量微调计算成本高昂，难以适应资源受限场景。
  2. 论文对参数高效微调（PEFT）方法进行系统性综述，总结各类方法并探讨其应用。
  3. 通过实验评估代表性PEFT方法在参数效率和内存效率上的表现，为研究者提供参考。

📝 摘要（中文）

随着基于Transformer的预训练语言模型（PLM）参数规模的持续增长，特别是拥有数十亿参数的大型语言模型（LLM）的出现，许多自然语言处理（NLP）任务都取得了显著的成功。然而，这些模型庞大的规模和计算需求给它们适应特定下游任务带来了重大挑战，尤其是在计算资源有限的环境中。参数高效微调（PEFT）提供了一种有效的解决方案，通过减少微调参数的数量和内存使用，同时实现与全量微调相当的性能。对微调PLM，尤其是LLM的需求，导致了PEFT方法开发的激增。在本文中，我们对PLM的PEFT方法进行了全面和系统的综述。我们总结了这些PEFT方法，讨论了它们的应用，并概述了未来的方向。此外，我们使用几种具有代表性的PEFT方法进行了实验，以更好地理解它们在参数效率和内存效率方面的有效性。通过提供对最新进展和实际应用的见解，本调查为寻求应对PLM背景下PEFT带来的挑战和机遇的研究人员和从业人员提供了宝贵的资源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型预训练语言模型（PLM）在下游任务微调时，由于参数量巨大而导致的计算资源消耗过高的问题。现有全量微调方法需要更新所有模型参数，这在资源有限的环境下是不可行的，并且容易过拟合。因此，如何以更少的参数实现与全量微调相当的性能是核心问题。

核心思路：论文的核心思路是研究和总结各种参数高效微调（PEFT）方法，这些方法通过只微调少量参数或引入额外的轻量级模块来适应下游任务，从而显著降低计算成本和内存需求。这样既能利用预训练模型的知识，又能避免全量微调带来的问题。

技术框架：论文首先对PEFT方法进行了分类，包括基于选择性微调的方法（如BitFit、Prefix-Tuning），基于附加模块的方法（如Adapter、LoRA），以及基于重参数化的方法。然后，论文对每种方法的原理、优缺点和适用场景进行了详细的分析和比较。此外，论文还探讨了PEFT方法在不同下游任务和数据集上的应用，并对未来的研究方向进行了展望。

关键创新：论文的关键创新在于对现有PEFT方法进行了系统性的梳理和总结，并从参数效率、内存效率和性能等方面对这些方法进行了全面的评估。这为研究者和从业者选择合适的PEFT方法提供了重要的参考依据。此外，论文还指出了PEFT方法目前存在的挑战和未来的发展趋势。

关键设计：论文没有提出新的PEFT方法，而是对现有方法进行分析和实验。实验部分，论文选取了具有代表性的PEFT方法，并在多个下游任务上进行了评估。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于所选取的PEFT方法本身，论文侧重于比较不同PEFT方法之间的性能差异。

📊 实验亮点

论文通过实验对比了几种代表性的PEFT方法，结果表明，这些方法能够在显著减少微调参数数量的同时，达到与全量微调相近甚至更好的性能。例如，LoRA方法仅需微调少量参数，就能在某些任务上取得与全量微调相当的结果，同时大大降低了计算成本和内存占用。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自然语言处理领域，尤其是在计算资源受限的场景下，例如移动设备、边缘计算等。通过采用参数高效微调方法，可以降低模型部署和推理的成本，使得大型预训练语言模型能够更好地服务于各种实际应用，例如智能客服、文本生成、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

With the continuous growth in the number of parameters of transformer-based pretrained language models (PLMs), particularly the emergence of large language models (LLMs) with billions of parameters, many natural language processing (NLP) tasks have demonstrated remarkable success. However, the enormous size and computational demands of these models pose significant challenges for adapting them to specific downstream tasks, especially in environments with limited computational resources. Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) offers an effective solution by reducing the number of fine-tuning parameters and memory usage while achieving comparable performance to full fine-tuning. The demands for fine-tuning PLMs, especially LLMs, have led to a surge in the development of PEFT methods, as depicted in Fig. 1. In this paper, we present a comprehensive and systematic review of PEFT methods for PLMs. We summarize these PEFT methods, discuss their applications, and outline future directions. Furthermore, we conduct experiments using several representative PEFT methods to better understand their effectiveness in parameter efficiency and memory efficiency. By offering insights into the latest advancements and practical applications, this survey serves as an invaluable resource for researchers and practitioners seeking to navigate the challenges and opportunities presented by PEFT in the context of PLMs.