ReFT：一种高效节省参数的微调语言模型方法
talkingdev • 2024-04-08
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近期在GitHub上发布的ReFT（Representation Fine-Tuning）项目，为微调语言模型带来了一种新的参数高效方法。与传统的PeFT相比，ReFT在保持强大性能的同时，大大降低了成本。该方法通过精细化调整模型参数，使得在进行语言模型微调时，能够更加节约资源并提高效率。ReFT的推出，对于大规模语言模型的优化和部署具有重要意义，特别是在计算资源有限的场景下，其优势更为明显。开发者和研究人员可以期待通过ReFT在语言模型微调方面获得更高的性能和更低的成本。