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English(EN) GD-FPS: Growth-Driven Feedforward Parameter Selection for Efficient Fine-Tuning

GD-FPS 方法为 AI 模型提供高效、无梯度的微调

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为增长驱动前馈参数选择（GD-FPS）的新型无梯度方法，用于高效微调大型预训练模型。该方法避免了反向传播的需要，与现有的基于梯度的方法相比，显著减少了内存使用和执行时间。GD-FPS 通过分析相对于预训练锚点的激活增长来识别最优参数子集，在各种视觉任务中表现出具有竞争力的性能。 AI

影响 提供了一种更节省内存、更快速的微调大型模型的方法，有可能加速研发周期。

排序理由 这是一篇详细介绍模型微调新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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GD-FPS 方法为 AI 模型提供高效、无梯度的微调

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Kenneth Yang, Wen-Li Wei, Jen-Chun Lin ·

    GD-FPS: Growth-Driven Feedforward Parameter Selection for Efficient Fine-Tuning

    arXiv:2510.27359v2 Announce Type: replace Abstract: Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) has emerged as a key strategy for adapting large-scale pre-trained models to downstream tasks, but existing approaches face notable limitations. Addition-based methods, such as Adapters, in…

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