En el ámbito del aprendizaje automático, los modelos preentrenados (PFMs) se han convertido en la base de innumerables soluciones, pero adaptarlos a tareas específicas sigue siendo un desafío de coste computacional. Las técnicas tradicionales de ajuste eficiente de parámetros (PEFT) aprenden pequeñas actualizaciones de peso de forma independiente, desaprovechando la rica estructura ya codificada en los pesos originales. Aquí surge GenFT (Generative Parameter-Efficient Fine-Tuning), un enfoque que condiciona la generación de actualizaciones a los propios pesos preentrenados mediante un generador determinista. En lugar de ignorar W0 o usarlo solo como inicialización, GenFT aplica transformaciones por filas y columnas con activaciones no lineales para extraer patrones estructurales, combinando reutilización de información entre capas con flexibilidad específica de cada capa. Esto no solo reduce el número de parámetros aprendidos, sino que mejora el rendimiento promedio en benchmarks de NLP y visión artificial, como se ha validado incluso en modelos generativos como LLaMA-7B.

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