前段时间很忙一直没时间follow最近的大模型工作，最近几天闲一点了…这个可能会出现整理不全或者是结果没跑完的情况，我尽量快一点（如果最近没啥事的话），有啥想法可以在评论区d一下我。
LLM排行榜 ： https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
可能有一些解读有些的不清楚的地方，这一篇也可以当做是评论帖（轻点骂
一. 微调
1.1 Adapter Tuning
Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP
【代码参考】https://github.com/Adapter-Hub/adapter-transformers
【论文】Adapter Tuning
【论文解读】https://zhuanlan.zhihu.com/p/626819173
1.2 Prefix Tuning
【官方代码】https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning
【论文】https://aclanthology.org/2021.acl-long.353.pdf
【代码解读】https://blog.csdn.net/weixin_50862344/article/details/133947019
1.3Prompt Tuning
【官方代码】https://github.com/kipgparker/soft-prompt-tuning
【论文】https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.243.pdf
【代码解读】https://blog.csdn.net/weixin_50862344/article/details/133953048
1.4 P-Tuning
P-Tuning一共是两篇工作
1.4.1 GPT Understands, Too
【官方代码】https://github.com/THUDM/P-tuning
【论文】https://arxiv.org/pdf/2103.10385v1.pdf
【代码解读】
1.4.2 P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks
【官方代码】https://github.com/thudm/p-tuning-v2
【论文】https://arxiv.org/pdf/2110.07602v3.pdf
【代码解读】来自知乎 ： https://zhuanlan.zhihu.com/p/423902902
1.5 LoRA
【论文解析】https://blog.csdn.net/weixin_50862344/article/details/130450277
1.6 AdaLoRA
1.7 BitFit
1.8 MAM Adapter
1.9 UniPELT
【知乎解析】https://zhuanlan.zhihu.com/p/618894319
二. 量化
2.1 量化基础知识
2.1.1 常见数值表示方式
- Float32 (FP32) ：标准的 IEEE 32 位浮点表示，指数 8 位，尾数 23 位，符号 1
位，可以表示大范围的浮点数。大部分硬件都支持 FP32 运算指令。 - Float16 (FP16) ：指数 5 位，尾数 10 位，符号 1 位。 FP16 数字的数值范围远低于 FP32，存在上溢 (当用于表示非常大的数时) 和下溢 (当用于表示非常小的数时) 的风险，通过缩放损失 (loss scaling) 来缓解这个问题。
- Bfloat16 (BF16)：指数 8 位 (与 FP32相同)，尾数 7 位，符号 1 位。这意味着 BF16 可以保留与 FP32 相同的动态范围。但是相对于 FP16，损失了 3位精度。因此，在使用 BF16 精度时，大数值绝对没有问题，但是精度会比 FP16 差。
- TensorFloat-32(TF32) ：使用19 位表示，结合了 BF16 的范围和 FP16的精度，是计算数据类型而不是存储数据类型。目前使用范围较小。
【参考】https://zhuanlan.zhihu.com/p/627436535
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Quant
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INT8
【代码仓库】https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes
【代码测试】使用int8训练bert -
QLoRA
【论文解读】https://blog.csdn.net/weixin_50862344/article/details/133917723
【测试】 -
GPTQ
【代码仓库】官方代码 和 Llama上使用GPTQ
https://paperswithcode.com/paper/bitnet-scaling-1-bit-transformers-for-large
6.
