Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning

项目介绍：Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning

项目背景

"Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning" 是一个专注于参数高效的迁移学习在计算机视觉和多模态领域应用的论文集合。随着深度学习中预训练模型规模的迅速增长，例如拥有1750亿参数的GPT-3模型，传统的全量微调在多样的下游任务中面临着过拟合的风险，并且训练和存储每个任务的大型模型代价高昂。为了解决这些问题，研究者们开始探索参数高效的迁移学习。这种学习方法的核心是通过尽可能少地修改模型参数来使大规模预训练模型适应不同的任务。这一趋势受到了自然语言处理(NLP)领域显著进展的启发，近年来在计算机视觉和多模态领域也引发了广泛关注。

关键词约定

在项目中，一些研究工作被附上特定的关键词标签，例如“CoOp”、“Image Classification”等。这些标签表示了论文的工作重点或应用领域，帮助读者快速了解论文的核心研究。

主要内容划分

Prompt 类论文

这一部分包含有关视觉-语言模型提示学习的论文，包括：

• 视觉-语言模型的提示学习：研究如何为视觉-语言模型设计有效的文本提示，以提高图像分类、动作识别等任务的效率。

• 多模态提示学习：跨越视觉和语言的一体化提示学习方法，提高在多模态数据上的适用性。

Adapter 类论文

此类论文讨论了如何通过“Adapter”模块实现参数高效的迁移学习，包括：

• 视觉和语言任务的参数高效迁移学习：采用轻量级的适配器模块完成任务适应，无需微调整个模型。

• 视频问答和语义理解的跨模态适配器：通过适配器模块在视频、图像和语言任务中实现有效的迁移学习。

Unified 类论文

这些论文探讨了从统一视角看待参数高效迁移学习的方法，包括：

• 参数高效微调的统一视图：提供一个整合框架，讨论多种任务背景下的参数微调策略。

贡献和致谢

该项目背后的贡献者们通过整理和收集领域内重要的研究论文，以及对核心观点进行归纳和分类，对学术和技术界提供了不可或缺的资源支持。此外，项目也欢迎更多的研究人员参与贡献，分享他们的见解和研究成果。

项目的意义

这个项目不仅为研究人员提供了一个快速了解参数高效迁移学习领域最新进展的窗口，同时也为业界提出了在处理庞大数据和模型时的实际解决方案。这些研究工作有可能帮助我们更有效地利用现有资源，推动人工智能在更广泛任务上的应用和普及。