pyreft开源项目 – 基于表示的微调方法

PyrEFT 是一系列基于表示微调（ReFT）的方法，它在冻结的基础模型上操作，学习对隐藏表示的任务特定干预，提供了一种比传统参数高效微调（PEFT）方法更强大的替代方案。

pyreft的特点:

1. 在冻结的基础模型上操作，保留原始模型架构。
2. 学习对隐藏表示的任务特定干预。
3. 通过关注表示而非权重，增强模型的可解释性。
4. 能够通过表示编辑编码丰富的语义信息。
5. 提供比 PEFT 更高效和有效的微调方法。

pyreft的功能:

1. 在不改变基础模型权重的情况下，微调大型语言模型以适应特定任务。
2. 通过关注表示层面的干预，提高模型的可解释性。
3. 通过有针对性的表示调整，增强 NLP 任务中的语义理解。
4. 对冻结模型应用任务特定调整，以提高下游任务的性能。
5. 利用表示编辑在语言模型中编码复杂的语义信息。

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