# 適配器模組（Adapter）

適配器模組是一種輕量級的模型微調方法，透過在預訓練模型中插入少量可訓練參數，以適應特定任務，同時保持原始模型參數凍結。

## 完整說明

適配器模組是一種參數高效的遷移學習技術，它在預訓練模型中插入小型、可訓練的模組（稱為適配器），並凍結原始模型的大部分參數。這種方法允許模型快速適應新任務，同時避免了從頭開始訓練或微調整個模型的巨大計算成本。適配器通常插入在Transformer層之間或內部。

## 常見問題

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