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论文链接:https://arxiv.org/pdf/2303.10512v1.pdf 当存在大量下游任务时，微调所有预训练模型的参数变得不可行。因此，为了以参数高效的方式学习预训练权重的增量更新，提出了许多微调方法，…大模型论文阅读：ADAPTIVE BUDGET ALLOCATION FOR PARAMETEREFFICIENT FINE-TUNING
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2303.10512v1.pdf 当存在大量下游任务时，微调所有预训练模型的参数变得不可行。因此，为了以参数高效的方式学习预训练权重的增量更新，提出了许多微调方法，例如低秩增量。然而，这些方法经常将增量更新的预算均匀分配给所有预训练权重矩阵，而忽视了不同权重参数的差异性重要性，导致微调性能不足。为弥补这一差距，l论文提出了AdaLoRA， 根据权重矩阵的重要性动态分配参数预算。
AdaLoRA以奇异值分解的形式参数化增量更新，有效地剪枝掉不重要的更新的奇异值，从而降低其参数预算通过在自然语言处理、问题回答和自然语言生成等多个任务上的实验，验证了AdaLoRA的有效性。结果显示，AdaLoRA在预算较低的设置中尤其能显著提高性能。AdaLoRA通过自适应地根据权重矩阵的重要性分配参数预算，有效地改善了预训练语言模型的微调性能，特别是当预算较低时。 AdaLoRA方法通过以下几个步骤来根据重要性评分自适应地分配参数预算： SV
