0.01%参数就能接近全量微调！低数据微调极致省参方案BEFT被ACL 2026接收

瑞典隆德大学与Google DeepMind的研究团队提出BEFT方法，在低数据微调场景下仅训练Value投影的偏置项b(v)，用0.01%的参数即可接近全量微调效果。该工作已被ACL 2026接收，并集成进Hugging Face PEFT库，为资源受限场景下的模型微调提供了高效方案。