Parameter Efficient Fine Tuning: A Comprehensive Analysis Across Applications

要約

ディープラーニングの台頭により、主に特定のタスクに事前トレーニングされたモデルを適応させることにより、コンピューター ビジョン、自然言語処理、医療画像処理などの分野で大きな進歩が見られました。
すべてのパラメータの調整を伴う従来の微調整方法は、高い計算量とメモリ要求による課題に直面しています。
これにより、パラメータを選択的に更新して計算効率とパフォーマンスのバランスをとるパラメータ効率的微調整 (PEFT) 技術の開発が行われました。
このレビューでは、PEFT アプローチを検証し、テキスト生成、医療画像処理、タンパク質モデリング、音声合成など、さまざまなドメインにわたるアプリケーションに焦点を当てたさまざまな戦略の詳細な比較を提供します。
この論文は、計算負荷の軽減、トレーニングの高速化、メモリ使用量の削減における PEFT 手法の有効性を評価することにより、ディープ ラーニングをよりアクセスしやすく適応可能にし、その幅広い応用を促進し、モデル最適化におけるイノベーションを促進することに貢献します。
最終的に、この論文は、PEFT の進化する状況についての洞察に貢献し、従来の微調整アプローチの限界を克服するために研究者や実践者を導くことを目的としています。

要約(オリジナル)

The rise of deep learning has marked significant progress in fields such as computer vision, natural language processing, and medical imaging, primarily through the adaptation of pre-trained models for specific tasks. Traditional fine-tuning methods, involving adjustments to all parameters, face challenges due to high computational and memory demands. This has led to the development of Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) techniques, which selectively update parameters to balance computational efficiency with performance. This review examines PEFT approaches, offering a detailed comparison of various strategies highlighting applications across different domains, including text generation, medical imaging, protein modeling, and speech synthesis. By assessing the effectiveness of PEFT methods in reducing computational load, speeding up training, and lowering memory usage, this paper contributes to making deep learning more accessible and adaptable, facilitating its wider application and encouraging innovation in model optimization. Ultimately, the paper aims to contribute towards insights into PEFT’s evolving landscape, guiding researchers and practitioners in overcoming the limitations of conventional fine-tuning approaches.

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