李沐——大模型时代下做科研的四个思路_大模型可以生成科研技术路线吗

视频链接：大模型时代下做科研的四个思路
作者提到的四个思路主要包括：
1） PEFT(parameter efficient fine tuning)
顾名思义就是为了高效。高效的方法毫无疑问就是冻结大部分模型参数，只对部分模块做微调。以下图为例，只有标红的模块才会训练，这样比起全参数训练，大大的节省了资源。从现在看来，目前较火的微调方法是是lora，github地址为：https://github.com/microsoft/LoRA/tree/main
其中大多数的微调方法都封装到了https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
而目前的思路可以是：找一个基础模型，设计一个特殊的模块，这个模块可以是为了特定任务也可以是通用任务，然后微调后对比实验效果与不微调的区别。

2）调用已训练好的模型做应用
直接利用预训练好的模型，不去做预训练，只去做funting，去扩展到各个不同的领域。
尽量选新的方法或者新的topic去做，因为这里可能没有成熟的数据集和 Benchmark，因此数据和 Setting 都可以自己选，不用担心比不过别人。例如In-Context Learning：上下文学习，Chain-of-thought prompting：思维链提示，Causal learning：因果学习

3）做即插即用的模块
比如作者团队的MixGen，因为在视觉领域数据增强非常有用，但在多模态中却很少有人用，因此作者吧图片-文本对用mixgen拓展，具体的方法为，图片就是两张图片mixup，文本是把两句话连接。这种思路非常简单，也证明了有效性

4）构建数据集，做分析为主的文章，写一篇综述论文
个人认为分析类文章和综述文章都需要有个人比较新颖的观点，需要阅读大量文章做积累，数据集的构建，也需要综合考虑多种因素，但是这个方向是耗费资源最少的