ScaleOT框架在AAAI 2025揭幕：隐私保护提升50%，计算成本降低90%

本文介绍了AAAI 2025会议上的一项关于大规模预训练模型微调的研究成果，该研究提出了一种名为ScaleOT的离线微调方法。

这项研究关注的是如何更高效地进行大规模预训练模型的微调，避免了传统的在线微调方法的诸多限制，并取得了显著的成果。ScaleOT方法在参数效率方面提升了50%，同时保持了与在线微调方法相当甚至更高的性能，准确率达到90%以上。

该研究的创新之处在于其高效的离线微调策略，成功地解决了大规模预训练模型微调的效率难题，并获得了AAAI 2025会议的oral presentation（接受率约4.6%）。

研究团队通过巧妙的设计，有效地降低了大规模模型微调的计算成本和时间消耗，同时保证了模型性能的稳定性。这种方法显著降低了微调所需资源，并提升了训练效率，使得大规模模型的应用更加便捷。

研究结果表明，ScaleOT方法在多个基准数据集上都取得了优异的性能，并有效地解决了大规模预训练模型微调的效率问题。它提供了一种新的视角，促进了大规模模型的实际应用，并为未来的研究提供了新的方向，例如，后续研究将进一步探索如何改进ScaleOT方法，使其能够更好地适应不同类型的任务和数据集。