#参数效率

Alpaca-CoT，一款集成指令收集、参数效率优化和语言处理的AI工具，提供统一与高效的用户界面, 适用于处理复杂的语言模型任务，增强操作的精确度及效能。

MoRA是一种针对大型语言模型的参数高效微调技术，利用高阶低秩更新实现高效训练。该方法适用于数学推理、预训练等多种任务，并与LoRA等技术兼容。MoRA提供多种更新类型和目标模块配置，满足不同研究需求。项目包含实现指南和示例代码，便于快速应用。

P-tuning v2是一种创新的提示调优策略，通过深度提示调优技术为预训练Transformer的每层输入应用连续提示。这种方法显著提升了连续提示的容量，有效缩小了与传统微调方法的性能差距，尤其在小型模型和复杂任务中表现突出。研究表明，P-tuning v2在BERT和RoBERTa等模型上取得了优异成果，在多项NLP任务中达到了与微调相当的水平，为发展参数高效的模型调优技术开辟了新途径。