ICLR 2025 | 涨点神器！MambaPEFT: 针对Mamba的参数高效微调方法

主要观点总结

本文探索了针对Mamba的参数高效微调（PEFT）方法，通过实验分析了几种现有的PEFT方法在Mamba模型上的适配性和改进情况，并提出了多种新的PEFT方法。此外，本文还探讨了如何有效结合多种PEFT方法以提高模型性能，并通过实验验证了这些方法的有效性。

关键观点总结

关键观点1: PEFT方法探索

研究了现有PEFT方法在Mamba模型上的适用性，并对这些方法进行了调整和优化，以适应Mamba架构。提出了多种新的PEFT方法，如Partial LoRA、Affix-tuning等。

关键观点2: Mamba模型的特性分析

介绍了Mamba模型的特点和架构，分析了Mamba模型在参数高效微调方面的挑战和机遇。

关键观点3: 混合PEFT方法的研究

提出了一种结合多种PEFT方法的混合PEFT框架，以提高模型性能。介绍了混合PEFT方法的搜索策略和优化过程。

关键观点4: 实验结果与分析

通过实验验证了所提出的PEFT方法的有效性，并进行了详细的实验结果分析。

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