<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Parameter Efficiency on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/parameter-efficiency/</link><description>Recent content in Parameter Efficiency on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Wed, 18 Jun 2025 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/parameter-efficiency/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>迁移学习（九）：参数高效微调</title><link>https://www.chenk.top/zh/transfer-learning/09-%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%AB%98%E6%95%88%E5%BE%AE%E8%B0%83/</link><pubDate>Wed, 18 Jun 2025 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/transfer-learning/09-%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%AB%98%E6%95%88%E5%BE%AE%E8%B0%83/</guid><description>&lt;p>单张 GPU 如何微调 1750 亿参数的模型？只需更新 0.1% 的参数即可——参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）使这成为可能。在大多数基准测试中，其效果几乎与全量微调持平。本文将从数学原理出发，推导 LoRA、Adapter、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning、BitFit 和 QLoRA 的设计逻辑，并用一张图帮助你选择合适的方法。&lt;/p></description></item></channel></rss>