参数高效微调（PEFT，Parameter-Efficient Fine-tuning）是一种针对大型预训练语言模型（如GPT或BERT）的微调技术，它通过仅训练少量额外参数或冻结大部分原始模型权重来实现高效适应，从而显著降低计算资源消耗和存储需求。与传统全参数微调相比，PEFT方法如适配器层（Adapter）、提示微调（Prompt Tuning）或低秩适应（LoRA）等，能在保持模型性能的前提下，高效地将模型定制到特定任务上，特别适用于计算资源有限的场景。
在AI产品开发实际落地中，PEFT技术极大地提升了模型的部署效率和可扩展性。产品经理可利用它快速微调大型模型以适应新领域应用，例如个性化推荐系统或智能客服机器人，而无需依赖高成本GPU集群。这不仅缩短了产品迭代周期，降低了中小企业入门门槛，还促进了AI在移动设备或边缘计算中的普及。随着技术演进，PEFT正成为资源优化和模型轻量化的关键工具，推动AI产品在真实世界中的广泛应用。对于延伸阅读，推荐参考论文「LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models」（Hu et al., 2021）。
免费模拟面试：试试能否通过大厂“AI产品经理”面试？