在自然语言处理领域，基于预训练模型的方法已经取得了很大的成功。预训练模型通常需要大量的计算资源和时间来训练，因此在实际应用中，很多时候我们需要对预训练模型进行微调以适应特定任务。在这个过程中，Adapter成为了一种非常有用的技术，可以在不改变预训练模型参数的情况下，添加额外的任务特定参数。本文将探讨Adapter在finetune全模型参数下的效果评估。 什么是Adapter Adapter是一种轻量级的模型扩展技术，它可以在不改变预训练模型的情况下，添加任务特定的参数。通过在预训练模型的不

文章摘要 本文主要介绍深度学习中的Finetune技术，该技术是在已有的预训练模型上进行微调，以适应新的任务。文章从Finetune的基本原理、Finetune的应用场景、Finetune的注意事项、Finetune的优化方法、Finetune的常见问题和Finetune的未来发展等六个方面进行详细阐述，希望能够帮助读者更好地掌握这一技术。 Finetune的基本原理 Finetune是一种在已有的预训练模型上进行微调的技术。预训练模型通常是在大规模数据上进行训练得到的，具有较好的泛化能力。F