大模型訓練中的PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）與LoRA（Low-Rank Adaptation）是兩種重要的技術，它們在大型預訓練模型的應用中發揮著重要作用。

首先，讓我們來了解一下PEFT。PEFT是一種參數高效的微調技術，由Huggingface發布。這種方法的核心思想是僅微調少量（額外）模型參數，同時凍結預訓練LLM的大部分參數。這樣做的好處是大大降低了計算和存儲成本，同時克服了災難性遺忘的問題。災難性遺忘是指在LLM的全參數微調期間觀察到的一種現象，即在微調過程中忘記了預訓練階段學到的知識。PEFT在低數據狀態下比全參數微調更好，可以更好地泛化到域外場景。使用PEFT，即使在計算資源受限的情況下，也可以利用預訓練模型的知識來迅速適應新任務，實現高效的遷移學習。

接下來，我們來看看LoRA。LoRA是一種低秩適應技術，它通過對模型中的權重矩陣進行低秩分解來減少可訓練參數的數量。具體來說，對于模型中的任意一個權重矩陣W，LoRA會增加一個“旁支”，先用一個Linear層A將數據從dd維降到rr維（其中rr為LoRA的重要超參數，一般會遠遠小于dd），再用一個Linear層B將數據從rr維變回dd維。在訓練過程中，只訓練這個“旁支”的參數，而原始的權重矩陣W則被凍結。這樣做可以大大減少可訓練參數的數量，從而降低計算復雜度和模型訓練成本。實驗表明，LoRA在保持模型性能的同時，可以將可訓練參數的數量減少10000倍，GPU內存需求減少3倍。此外，LoRA還在RoBERTa、DeBERTa、GPT-2和GPT-3等模型上進行了驗證，并表現出與全參數微調相當或更好的性能。

當然可以。PEFT，全稱為Parameter-Efficient Fine-Tuning，即參數高效微調，是一種針對大型預訓練模型（如LLM模型）的微調技術。其核心思想是在微調過程中，僅對模型中的一小部分參數進行調整，而保持大部分預訓練參數不變。這樣做的好處在于，可以大幅度減少微調所需的計算資源和存儲空間，同時避免了全參數微調時可能出現的“災難性遺忘”問題。

在PEFT中，被微調的參數通常是通過特定的方式選擇的，以確保這些參數能夠對新任務進行有效的學習。例如，一些方法可能會選擇模型中的某些層或某些神經元進行微調，而保持其他部分不變。此外，還有一些方法會引入額外的參數來進行微調，但這些額外參數的數量通常遠少于全參數微調所需的數量。

PEFT的優勢在于其高效性和靈活性。由于只需要微調一小部分參數，因此PEFT可以在計算資源有限的情況下進行高效的模型適應。同時，由于保留了大部分預訓練參數，PEFT還可以在一定程度上保持模型在原始任務上的性能，從而實現多任務學習的能力。

在實際應用中，PEFT已被廣泛用于各種大型預訓練模型的微調過程中。例如，在自然語言處理領域，PEFT已被用于BERT、RoBERTa、GPT等模型的微調。在圖像識別領域，PEFT也被用于ResNet、VGG等模型的微調。實驗結果表明，PEFT在保持模型性能的同時，可以顯著減少微調所需的計算資源和存儲空間。

總的來說，PEFT是一種高效且實用的大型預訓練模型微調技術。它不僅可以降低模型微調的成本和難度，還可以提高模型在新任務上的性能。隨著人工智能技術的不斷發展，PEFT有望在更多領域得到廣泛的應用和推廣。