PMoE：在P-tuning中引入混合专家的参数高效微调框架
PMoE: parameter-efficient fine-tuning framework introducing mixture of experts in P-tuning
1. 南京邮电大学 通信与信息工程学院, 南京 210003
2. 南京邮电大学 物联网学院, 南京 210003
3. 中国电信股份有限公司江苏分公司, 南京 210037
摘要
大语言模型(LLMs)在推理和生成任务中的表现显著提升，但现有的开源LLMs在处理专业领域问题时仍存在知识不足，亟需针对特定任务进行微调。传统微调方法在多任务学习中难以兼顾低成本与高效性。为此，提出了一种名为PMoE的参数高效微调框架。该框架基于P-tuning方法，并引入混合专家机制，在保持低成本微调的同时增强多任务处理能力。PMoE在Transformer模块的每一层构建可训练的专家模块，以替代P-tuning中的提示词模块，并采用路由机制根据输入任务特征动态分配任务。此外，PMoE的专家模块支持拆卸，实现不同任务场景下的模型复用，进一步降低计算成本。实验结果表明，PMoE在中国医学领域数据集上相较于P-tuning方法性能提升6.24%，并在多任务处理和迁移学习方面表现优越，验证了其高效性与广泛适用性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62371245)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0484
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第7期
发布历史
[2025-03-13] 优先出版
引用本文
王浩, 王珺, 胡海峰, 等. PMoE：在P-tuning中引入混合专家的参数高效微调框架 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0484. (Wang Hao, Wang Jun, Hu Haifeng, et al. PMoE: parameter-efficient fine-tuning framework introducing mixture of experts in P-tuning [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0484. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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