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大模型-DeltaTuning：①增量式（原模型参数不变，插入可微调参数层）、②指定式（原模型参数冻结一部分参数，微调一部分参数）、③重参数化式（将原模型参数层改造，比如插入低秩）

【随着模型增大，各方案区别不大】 

大模型-DeltaTuning：①增量式（原模型参数不变，插入可微调参数层）、②指定式（原模型参数冻结一部分参数，微调一部分参数）、③重参数化式（将原模型参数层改造，比如插入低秩）_第1张图片

大模型-DeltaTuning：①增量式（原模型参数不变，插入可微调参数层）、②指定式（原模型参数冻结一部分参数，微调一部分参数）、③重参数化式（将原模型参数层改造，比如插入低秩）_第2张图片

统一框架： 《Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning》

GitHub - thunlp/PromptPapers: Must-read papers on prompt-based tuning for pre-trained language models.

GitHub - thunlp/DeltaPapers: M

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