顺丰同城联手DeepSeek，加速智慧物流转型升级

考虑到当前大型语言模型训练的高昂成本，如何有效利用已有模型成为了一个值得探讨的问题。一种方法是，将预训练的DeepSeek模型作为基础，在此之上进行针对特定任务的微调。

本文将探讨关于DeepSeek模型的三种参数效率型微调方法：分别是BitFit、LoRA和Adaption Prompts，旨在降低训练成本，同时获得良好的模型性能。这些方法旨在通过减少需要训练的参数量，来实现快速且高效的模型定制。

通常情况下，完整微调可能并非总是最佳选择，因为它可能需要大量的计算资源，并可能导致过拟合。相反，参数高效的微调策略能够在资源受限的环境中实现更好的性能，值得深入研究。

本文将深入探讨这些参数效率型微调方法，以便在不进行大规模计算投入的情况下，更好地利用现有的大型语言模型，从而为各种自然语言处理任务提供有效的解决方案。通过理解参数高效微调的原理，我们可以更经济地定制和优化语言模型，以适应特定的应用场景。