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「PEFT」找到 11 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…rameterization 融入权重或计算图，论文目标是在部署时不增加额外推理开销。 优势与边界 GLoRA 的优势是统一多类 PEFT 设计并允许层级差异，在论文覆盖的视觉迁移、少样本、域泛化和部分语言模型实验中表现有竞争力。它的代价是搜索与训练流程比普通 LoRA 更复杂，搜索结果依模型、数据和预算；不能泛化成“相同参数量必然更好”或“多任务一定最适合”。选型应比较可训练参数、搜索成本、峰值显存、最终质量和部署图是否真正完成重参数化。
匹配正文：…检查学习率、梯度、序列长度和数据，而不是用rank补偿所有问题。 最终会同时比较prompt基线、LoRA候选、必要时的全量或其他PEFT方案，报告任务质量、通用回归、训练成本和推理部署复杂度。若增加参数没有稳定收益，就回到数据或系统；若失败集中在特定能力，再针对信息路径调整。优化方案由消融证据决定。
匹配正文：…量微调只是可训练参数组织方式，不存在一组rank、alpha、dropout和target modules能解决所有SFT过拟合。PEFT可能降低自由度，也可能因模块选择不当而欠拟合。梯度累积主要改变优化与吞吐，也不能直接保证泛化提升。 我会保存多个checkpoint，在未参与调参的真实分布holdout上比较自动指标和盲评，并报告置信区间。若最佳点稳定出现在更早阶段，就缩短训练或启用早停；若所有checkpoint都差，优先回到数据和目标定义。这样缓解方案由失败证据驱动，…
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