资源受限的大模型高效迁移学习算法研究

近年来，深度学习在自然语言理解、计算机视觉和数据挖掘等重要领域取得了巨大成功，极大地推动了人 工智能技术的发展．迁移学习的诞生和应用更是大幅减轻了数据的获取和标注成本，成倍提升了深度模型和算法 的泛化能力和适用性．然而，随着模型规模的不断增大，传统的迁移学习方法面临着计算和存储资源的巨大挑战， 难以满足可穿戴、军事、医疗等资源受限场景下的应用需求．高效迁移学习算法应运而生，旨在以最小的资源开销 实现大模型的快速适配与部署，有望成为未来人工智能技术发展的关键突破口．本文是高效迁移学习领域的首篇 中文综述，系统总结了近５年来该领域的研究进展．本文首先分析了高效迁移学习算法在自然语言处理、计算机视 觉和多模态模型三大场景下的应用现状，提炼出了修改模型结构、调整预训练参数、调整原始输入（输出）、注入自 适应参数、引入自适应模块等五类具有代表性的技术路线．在此基础上，本文对各类方法进行了全面梳理与比较， 分析了它们的优势与局限性．本文的主要贡献如下：（１）对高效迁移学习领域进行了系统化的综述，为后续研究提 供了完整的技术参考；（２）提出了一种基于技术路线的分类框架，帮助读者快速把握该领域的研究脉络；（３）深入分 析了现有方法的不足，并展望了未来的发展方向，具有一定的前瞻性和指导意义．高效迁移学习算法是推动现代人 工智能技术走进千家万户的关键技术，有望让更多中小企业和个人用户受益于大模型的强大性能．本文对该领域 的全面梳理，将为该领域算法的进一步发展和应用提供重要的理论参考与实践指