BitFit（Bias-term Fine-tuning）是一種參數高效的微調方法，專注于在預訓練模型中僅調整偏置項（bias term），而將其他參數保持不變。這種方法在自然語言處理領域，尤其是在中小規模數據集上，展現出了與全量微調相媲美的性能，同時顯著減少了計算資源的消耗。

什么是 BitFit？

BitFit 的核心思想是：在微調階段，只更新模型中的偏置項（bias term），凍結其余所有參數。偏置項通常占模型總參數量的不到 0.1%，因此這種方法極大地降低了訓練成本和顯存占用。BitFit 最初由 Elad Ben Zaken 等人在 2021 年提出，并在 BERT 等 Transformer 模型上進行了驗證。

BitFit 的優勢

1. 極低的參數更新量：只需更新偏置項，通常不到模型總參數的 0.1%。
2. 高效的訓練過程：減少了訓練時間和顯存占用，適用于資源受限的環境。
3. 良好的泛化能力：在中小規模數據集上，性能與全量微調相當，有時甚至更好。
4. 易于實現：只需在訓練時設置