GRASP: Transformerの効率的なファインチューニングとロバストな推論
分析
GRASP手法は、これらのアーキテクチャへの依存度が高まる中で不可欠な、Transformerモデルの効率性と堅牢性を向上させる有望なアプローチです。 より広い適用性と利点を確立するためには、既存のパラメータ効率の高いファインチューニング技術とのさらなる評価と比較が必要です。
重要ポイント
参照
“GRASPは、GRouped Activation Shared Parameterization を利用して、パラメータ効率の良いファインチューニングと堅牢な推論を実現しています。”