A Comprehensive Survey of Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Language and Vision Models
Notice bibliographique
Résumé
The rapid scaling of pre-trained foundation models in natural language processing (NLP), computer vision (CV), and multimodal learning has led to growing interest in methods that can adapt these large models efficiently without incurring the full computational or storage costs of traditional finetuning. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods address this challenge by modifying or introducing a small subset of learnable parameters while keeping the majority of the model frozen. In this survey, we present a comprehensive and systematic overview of the landscape of PEFT approaches. We categorize the main families of PEFT methods-including prompt tuning, adapter tuning, low-rank adaptation (e.g., LoRA), BitFit, and sparse updating-providing unified mathematical formulations, detailed comparative analyses, and extensive discussion of their theoretical underpinnings and empirical properties. We also explore implementation considerations, evaluation benchmarks, and real-world applications across language, vision, and multimodal domains. Finally, we highlight open challenges, interpretability gaps, and future research directions in this rapidly evolving field. Our goal is to serve as a foundation for researchers and practitioners seeking to understand, apply, or advance the state of the art in parameterefficient adaptation of large-scale models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».