如何將BLoB進一步擴展到其他類型的參數高效微調方法,如prompt tuning和sparse fine-tuning?
BLoB（Bayesian Low-Rank Adaptation by Backpropagation）可以透過幾個關鍵步驟擴展到其他類型的參數高效微調方法，如prompt tuning和sparse fine-tuning。首先，BLoB的核心思想是通過聯合學習參數的均值和協方差來提高模型的泛化能力和不確定性估計。這一方法可以被應用於prompt tuning中，通過將prompt視為可調參數，並對其進行貝葉斯化處理，從而在微調過程中持續更新其分佈的均值和協方差。
在sparse fine-tuning方面，BLoB可以通過將稀疏結構納入其低秩近似的框架中來實現。具體而言，可以將稀疏權重矩陣的更新視為低秩矩陣的乘積，並在此基礎上進行貝葉斯推斷。這樣的擴展不僅能夠保持參數的高效性，還能夠在微調過程中有效地捕捉到模型的潛在不確定性，從而提高模型在不同任務上的表現。