本文是一篇关于资源受限环境下大模型高效迁移学习算法的综述文章，由李鑫尧、李晶晶、朱磊和申恒涛等作者撰写，发表于《计算机学报》2024年第47卷第11期。文章系统总结了近年来在自然语言处理、计算机视觉和多模态模型等领域中高效迁移学习算法的研究进展，并提出了五类具有代表性的技术路线。以下是对该文章的详细报告。
本文的主要作者包括李鑫尧（电子科技大学计算机科学与工程学院）、李晶晶（电子科技大学计算机科学与工程学院）、朱磊（同济大学电子信息与工程学院）和申恒涛（电子科技大学计算机科学与工程学院）。文章发表于《计算机学报》2024年第11期，得到了国家自然科学基金、四川省自然科学基金和TCL科技创新基金的资助。
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉和数据挖掘等领域取得了显著进展，推动了人工智能技术的快速发展。迁移学习（Transfer Learning, TL）作为一种关键技术，能够有效减少数据获取和标注的成本，提升模型的泛化能力和适用性。然而，随着模型规模的不断增大，传统的迁移学习方法在计算和存储资源上面临巨大挑战，尤其是在资源受限的场景（如可穿戴设备、军事、医疗等领域）中，难以满足实际应用需求。因此，高效迁移学习算法应运而生，旨在以最小的资源开销实现大模型的快速适配与部署，成为未来人工智能技术发展的关键突破口。
本文是高效迁移学习领域的首篇中文综述，系统总结了近五年来该领域的研究进展，重点分析了自然语言处理、计算机视觉和多模态模型三大场景下的应用现状，并提出了五类具有代表性的技术路线。
文章提出了五类高效迁移学习的技术路线，分别是： 1. 修改模型结构：通过减少预训练模型中的冗余分支或重组模型模块，压缩模型参数，提升模型在目标任务上的有效信息密度。 2. 调整预训练参数：基于微调的思想，选择性地更新预训练模型中与目标任务最相关的参数，减少计算开销。 3. 调整原始输入（输出）：通过对输入数据进行变换，在不改变模型参数的情况下实现模型迁移，典型方法包括提示学习（Prompt Learning）。 4. 注入自适应参数：在模型中间变量中注入可训练的参数，实现模型迁移，适用于Transformer结构中的编码、键、值等序列化变量。 5. 引入自适应模块：在预训练模型的模块之间增加轻量化的自适应模块，对每个样本数据进行自适应修改，实现更灵活的模型迁移。
文章详细分析了每类技术路线的优势与局限性，并指出许多高效迁移方法融合了多种技术路线以达到更好的效果。
本文的主要贡献包括： 1. 系统化综述：首次对高效迁移学习领域进行了系统化的综述，为后续研究提供了完整的技术参考。 2. 分类框架：提出了一种基于技术路线的分类框架，帮助读者快速把握该领域的研究脉络。 3. 未来展望：深入分析了现有方法的不足，并展望了未来的发展方向，具有一定的前瞻性和指导意义。
文章还指出，高效迁移学习算法是推动现代人工智能技术走进千家万户的关键技术，有望让更多中小企业和个人用户受益于大模型的强大性能。
本文通过对高效迁移学习领域的全面梳理，为该领域算法的进一步发展和应用提供了重要的理论参考与实践指导。文章不仅总结了现有的技术路线，还深入分析了各类方法的优缺点，并提出了未来的研究方向。高效迁移学习算法的研究不仅具有重要的科学价值，还具有广泛的应用前景，特别是在资源受限的场景中，能够显著降低大模型的迁移和部署成本，推动人工智能技术的普及和应用。
本文的亮点和创新点主要体现在以下几个方面： 1. 首次中文综述：本文是高效迁移学习领域的首篇中文综述，填补了大模型时代迁移学习综述的空白。 2. 跨领域对比：文章首次从技术路线的角度出发，对自然语言处理、计算机视觉和多模态模型中的高效迁移方法进行了跨领域对比分析，揭示了不同方法的本质异同。 3. 前瞻性分析：文章不仅总结了现有方法，还深入分析了现有研究的不足之处，并提出了未来的研究方向，具有较强的前瞻性和指导意义。
文章还详细介绍了迁移学习的基本定义和问题设定，特别是同构迁移学习（Homogeneous Transfer Learning）和异构迁移学习（Heterogeneous Transfer Learning）的区别，并指出本文主要关注的是同构的归纳式迁移学习。此外，文章还介绍了Transformer模型的基本结构及其在自然语言处理中的应用，为读者理解后续内容提供了必要的背景知识。
本文通过对高效迁移学习领域的系统化综述，为读者提供了全面的技术参考和研究指南。文章不仅总结了现有的技术路线，还深入分析了各类方法的优缺点，并提出了未来的研究方向。高效迁移学习算法的研究不仅具有重要的科学价值，还具有广泛的应用前景，特别是在资源受限的场景中，能够显著降低大模型的迁移和部署成本，推动人工智能技术的普及和应用。