基于Python的自然语言处理系列（48）：参数高效微调（PEFT）

       随着大规模预训练语言模型（LLM）的普及，模型参数的数量日益增多，传统的全参数微调方法（Full Fine-Tuning）逐渐显现出高昂的计算和存储成本。此外，在实际应用中，传统微调也容易出现“灾难性遗忘”现象，即在新任务上微调后，模型会忘记先前任务的知识。为了解决这些问题，参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）方法应运而生。

        PEFT方法通过仅调整一小部分模型参数，而保持大部分预训练模型的参数不变。这种方法不仅降低了计算和存储需求，还在数据量较少的情况下表现优异，同时在域外数据上的泛化性能更好。本文将介绍PEFT的几种常见方法，并提供详细的代码示例，帮助理解和应用这些技术。

1. 环境设置

        在开始之前，我们需要安装所需的库，并设置工作环境。

# 安装必要的库
# !pip install peft
# !pip install evaluate

import os
import torch
import transformers
import peft

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"  # 设置GPU设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(f"Using device: {device}")

2. PEFT 技术概览

技术	全部参数量	可训练参数量	可训练百分比
BitFit	124,808,448