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[24008596] Large Language Model Can Transcribe Speech in Multi-Talker Scenarios with Versatile Instructions核心方法：使用大语言模型（LLM）结合LoRA微调作为推理组件，采用Whisper Encoder和WavLM提取音频特征。
文献阅读:关于微调的综述
〖壹〗、 高效阅读与筛选文献选取 权威文献：优先阅读核心期刊论文、学界权威学者的著作，确保文献质量。顺序建议：先中文后外文，先综述类文献（把握整体趋势）后具体研究。分层阅读法：粗读：浏览标题、摘要、结论，判断文献相关性。精读：聚焦研究问题、方法、结论，记录关键观点与不足。
〖贰〗、 文献综述的定义文献综述是对某一领域、某一专业或某一方面的课题、问题或研究专题搜集大量相关资料，通过分析、阅读、总结 、提炼当前课题、问题或研究专题的最新进展、学术见解或建议，对其做出综合性介绍和阐述的一种学术论文。
〖叁〗、 论文文献综述一般是在对文献进行阅读、选取 、比较、分类、分析和综合的基础上，研究者用自己的语言对某一问题的研究状况进行综合叙述的情报研究成果，其核心在于批判性分析与评论，而非简单重复罗列。
〖肆〗、 忽视综述的客观性：文献综述的核心是“综”，即客观呈现研究现状；个人观点（“述”）应仅作为点睛之笔。例如，在综述中用“显然”“必然”等主观词汇评价前人研究，而非基于文献证据的理性分析。
〖伍〗、 写好文献综述需从选题、文献阅读、框架搭建、内容撰写与语言优化等多方面入手，结合科学方法与自身积累逐步完善。 具体步骤如下： 明确选题与目标期刊选题原则：选取 具有研究价值且与自身研究方向紧密相关的主题，确保综述内容能填补现有研究的空白或解决争议性问题。
让大模型不再「巨无霸」,这是一份最新的大模型参数高效微调综述
PEFT技术背景与核心价值大语言模型（LLM）和基于Transformer的模型在下游任务适配中面临计算资源限制，传统全参数微调成本高昂。PEFT通过固定大部分预训练参数，仅微调极少数参数，显著降低计算和内存需求，使大模型能够快速适配多样化任务。例如，LLaMA模型通过PEFT技术可实现视觉指令输入、持续学习及上下文窗口扩展。
亿参数的大语言模型能在某些情况下打败405亿参数的大模型，主要得益于计算最优的测试时扩展（Test-Time Scaling，TTS）策略，该策略通过合理分配推理阶段的计算资源，使小模型发挥出更强实力。
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA
〖壹〗、 通过实验发现，LoRA在只训练极少量参数的前提下，最终在性能上能和全量微调匹配，甚至在某些任务上优于全量微调。AdaLoRA背景 在NLP领域，对下游任务进行大型预训练语言模型的微调已成为一种重要做法。
〖贰〗、 LoRA的基本原理模型权重表示：在大模型中，模型权重通常被表示为一个大矩阵，例如一个1000×1000维的矩阵$W_0$。全量微调意味着要优化这个整个矩阵，使其适应下游任务的需求。然而，这涉及到数百万个参数的调整，复杂度极高。
〖叁〗、 LoRA、QLoRA和模型量化是三种用于优化大型预训练语言模型的技术，它们在原理、优势和适用场景上各有不同。以下是具体介绍：LoRA定义：Low-Rank Adaptation，一种轻量级微调方法，通过引入低秩矩阵修改模型参数，减少计算量。
〖肆〗、 AdaLORA是对LORA的一种改进，它通过基于下游任务动态分配秩rk的方法，为重要的参数模块分配更多的可微调参数，从而提高了模型的微调效果。AdaLORA的SVD形式参数更新和基于重要程度的参数分配两个模块共同协作，实现了高效且精准的微调。
〖伍〗、 QLoRAQLoRA进一步降低了微调需要的显存。它将模型本身用4bit加载，训练时把数值反量化到bf16后进行训练。由于LoRA可以锁定原模型参数不参与训练，只训练少量LoRA参数，因此QLoRA大大减少了训练所需的显存。LoRA+LoRA+通过为矩阵A和B引入不同的学习率，使LoRA适配器的训练更加高效。
〖陆〗、 而QLoRA则进一步通过量化模型权重来节省资源，实现高效的微调。总的来说，PEFT方法通过在原有模型之外添加少量可训练参数，实现了与全参数微调相近的性能，特别适合于大模型的微调场景。这些方法不仅有助于降低计算成本，还为模型在不同任务和规模下的快速适应提供了可能。
大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结
Prompt Tuning、Prefix Tuning、LoRA等少部分微调技术针对不同参数规模模型进行过评估，也是近来 应用较多的高效微调方法。
为了解决参数高效微调文献中发现的不同问题，未来研究应采取以下最佳实践：明确报告参数计数类型，使用不同的模型大小进行评估，开发标准化PEFT基准和竞赛，并强调代码的清晰度和最少实现。
技术原理：在每一层都加入Prompt tokens作为输入，相较于仅在输入层加入的策略，PTuning v2在复杂任务中表现出与全参数微调相匹敌的性能。特别是在序列标注任务上，PTuning v2取得了显著优势，成为微调的综合替代方案。
提出未来研究方向，包括创新的增强方法、灵活的RAG流程、更广泛的应用、高效部署、实时知识处理等。
论文通过综合当前RLHF研究的景观，旨在为研究人员和实践者提供一个关于这个快速发展领域的深入理解。相关研究概述 ChatGPT：OpenAI在2022年推出的ChatGPT是一个在人类反馈上进行微调的大型语言模型的示例，展示了RLHF在实际应用中的效果。
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