前言 通过三个学习到的向量来乘模型的激活值（自注意力机制和编码器 解码器注意力模块中的键和值，以及逐位置前馈网络的中间激活值）。这种 PEFT 方法引入的可训练参数数量甚至比 LoRA 更少，LoRA 引入的是权重矩阵而不是向量。原始模型的参数保持冻结，只有这些向量会被更新。因此，为新的下游任务进行微调更快、更便宜、更高效。 本指南将向您展示如何使用 IA3 训练序列到序列模型，以 生成给定财经新

前言 一种有效训练大型模型的常用方法是插入（通常在注意力模块中）较小的可训练矩阵，这些矩阵是在微调期间要学习的增量权重矩阵的低秩分解。预训练模型的原始权重矩阵被冻结，只有较小的矩阵在训练期间更新。这减少了可训练参数的数量，从而减少了内存使用和训练时间，对于大型模型来说，这可能非常昂贵。 有几种不同的方法可以将权重矩阵表示为低秩分解，但是最常用的方法。PEFT 库支持其他几种 LoRA 变体，例如、