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基于大规模预训练基础模型的参数高效迁移学习方法在各种下游应用中均取得了优异的表现，其中包括了利用LoRA进行调优的方法。该方法对多头注意力层中的映射权重额外添加了低秩矩阵的训练模块，仅需训练极少部分的参数，就能取得不错的性能表现。 该页面展示了LoRA在图像分类任务上的应用，即给定一张图片，返回候选类别中的分类标签及置信度。 Prompt的模型结构如下所示，其中左侧为LoRA嵌入到Vision Transformer中的框架，右侧为LoRA的具体结构：

基础视觉模型高效调优：Adapter 基于大规模预训练基础模型的参数高效迁移学习方法在各种下游应用中均取得了优异的表现，其中包括了利用Adapter进行调优的方法。该方法通过额外添加了类bottleneck的神经网络模块，仅需训练极少部分的参数，就能取得不错的性能表现。 该页面展示了Adapter在图像分类任务上的应用，即给定一张图片，返回候选类别中的分类标签及置信度。