全参数微调 Full Parameter Tuning

全参数微调 (Full Parameter Tuning) 是一种深度学习中的模型优化技术,特别是在迁移学习或领域适应的场景中使用。它涉及对预训练模型的所有参数进行微调,以适应特定的任务或数据集。这种技术允许模型在保持预训练知识的同时,对特定任务进行优化,但相应地需要较多的计算资源。它是自然语言处理 (NLP) 中预训练语言模型 (PLM) 的一个主流范式,涉及使用下游任务的有标注数据对模型的全部参数进行微调,以适配特定的任务。这个方法虽然能够带来性能上的提升,但也伴随着计算资源和存储资源的巨大消耗。随着模型规模的增大,全参数微调的资源需求也相应增加,这在一定程度上限制了其应用范围。。