BIPEFT: Budget-Guided Iterative Search for Parameter Efficient Fine-Tuning of Large Pretrained Language Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chang, Aofei, Wang, Jiaqi, Liu, Han, Bhatia, Parminder, Xiao, Cao, Wang, Ting, Ma, Fenglong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language Artificial Intelligence Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

MedHEval: Benchmarking Hallucinations and Mitigation Strategies in Medical Large Vision-Language Models
von: Chang, Aofei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Focus on What Matters: Enhancing Medical Vision-Language Models with Automatic Attention Alignment Tuning
von: Chang, Aofei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Medical Large Vision-Language Models via Alignment Distillation
von: Chang, Aofei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KG-FIT: Knowledge Graph Fine-Tuning Upon Open-World Knowledge
von: Jiang, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TriSum: Learning Summarization Ability from Large Language Models with Structured Rationale
von: Jiang, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CoRelation: Boosting Automatic ICD Coding Through Contextualized Code Relation Learning
von: Luo, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Any Large Language Model Can Be a Reliable Judge: Debiasing with a Reasoning-based Bias Detector
von: Yang, Haoyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Systematic Analysis for Pretrained Language Model Priming for Parameter-Efficient Fine-tuning
von: Huang, Shih-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

TLoRA+: A Low-Rank Parameter-Efficient Fine-Tuning Method for Large Language Models
von: Cao, Yarui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AutoPEFT: Automatic Configuration Search for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Zhou, Han, et al.
Veröffentlicht: (2023)

UORA: Uniform Orthogonal Reinitialization Adaptation in Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Models
von: Zhang, Xueyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models using Semantic Knowledge Tuning
von: Prottasha, Nusrat Jahan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Structure-Learnable Adapter Fine-Tuning for Parameter-Efficient Large Language Models
von: Gong, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MoELoRA: Contrastive Learning Guided Mixture of Experts on Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Language Models
von: Luo, Tongxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MoA: Heterogeneous Mixture of Adapters for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models
von: Cao, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy-Preserving Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Language Model Services
von: Li, Yansong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SPP: Sparsity-Preserved Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Language Models
von: Lu, Xudong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models via Deconvolution in Subspace
von: Zhang, Jia-Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PEFT-Factory: Unified Parameter-Efficient Fine-Tuning of Autoregressive Large Language Models
von: Belanec, Robert, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Empirical Study on Parameter-Efficient Fine-Tuning for MultiModal Large Language Models
von: Zhou, Xiongtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Long Exposure: Accelerating Parameter-Efficient Fine-Tuning for LLMs under Shadowy Sparsity
von: Wang, Tuowei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Parameters to Data: A Task-Parameter-Guided Fine-Tuning Pipeline for Efficient LLM Alignment
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scaling Down to Scale Up: A Guide to Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Lialin, Vladislav, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Parameter-Efficient Fine-Tuning in Large Models: A Survey of Methodologies
von: Wang, Luping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Efficient Fine-Tuning with Differential Privacy for Robust Instruction Adaptation in Large Language Models
von: Huang, Yulin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Less but Better: Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models for Personality Detection
von: Shen, Lingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MeTA-LoRA: Data-Efficient Multi-Task Fine-Tuning for Large Language Models
von: Cheng, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-Rank Structured Modulation for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Liu, Yongkang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reasoning-Enhanced Healthcare Predictions with Knowledge Graph Community Retrieval
von: Jiang, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GPR: Empowering Generation with Graph-Pretrained Retriever
von: Wang, Xiaochen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GPT vs RETRO: Exploring the Intersection of Retrieval and Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Ficek, Aleksander, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models
von: Zhang, Dan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Crafting Efficient Fine-Tuning Strategies for Large Language Models
von: Oliver, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Uncertainty Ranking: Enhancing Retrieval-Augmented In-Context Learning for Long-Tail Knowledge in LLMs
von: Yu, Shuyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Phased Instruction Fine-Tuning for Large Language Models
von: Pang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Jiang, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MLP Memory: A Retriever-Pretrained Memory for Large Language Models
von: Wei, Rubin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unlocking Parameter-Efficient Fine-Tuning for Low-Resource Language Translation
von: Su, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Efficient Fine-Tuning With Adapters
von: Chen, Keyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TS-PEFT: Unveiling Token-Level Redundancy in Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Ma, Dabiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)