Gorilla 项目致力于为大语言模型提供简单高效的微调方案，解决下游任务需大量标注数据的问题。当前微调策略涵盖全参数微调与参数高效微调，后者通过仅更新部分参数来保留大部分模型权重，从而在特定任务上实现快速准确的学习能力。
随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域也取得了显著的突破。预训练大语言模型（Large Language Models，LLMs）如 BERT、GPT-3 等，在理解、生成和翻译自然语言方面展现出惊人的能力。然而，这些模型通常需要大量的标注数据进行微调才能在特定任务上发挥最佳性能。Gorilla 项目应运而生，旨在提供一种简单、高效的微调方法，使得 LLMs 在下游任务中能够快速、准确地学习。
目前，大语言模型微调主要分为以下几种方法：
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