是的，零初始化注意力機制可以應用於其他類型的大型模型微調中。這一機制的核心思想是通過在訓練初期使用零初始化的門控因子來控制信息流動，從而避免隨機初始化帶來的噪聲，這一策略不僅適用於LLaMA-Adapter，還可以擴展到其他大型模型，如ViT、RoBERTa和CLIP等。
具體來說，這種方法可以在以下幾個方面發揮作用：
穩定訓練過程：在微調過程中，零初始化的注意力機制能夠幫助模型在早期階段保持穩定，從而提高最終的性能。
提高參數效率：通過僅微調少量的參數（如門控因子），而不是整個模型，能夠顯著降低計算成本和存儲需求，這對於資源有限的環境尤為重要。
促進跨模態學習：在多模態模型中，零初始化注意力機制可以幫助模型更好地融合來自不同模態的信息，從而提高模型的整體性能。