यह शोधपत्र इस समस्या की ओर इशारा करता है कि मौजूदा पैरामीटर-कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग (PEFT) विधियों में प्रदर्शन सुधारने की सीमाएँ हैं क्योंकि वे पहले से सीखे गए भारों को स्थिर कर देती हैं और नए निम्न-श्रेणी या विरल भार सीखती हैं। चूँकि मौजूदा विधियाँ नए भारों को शुरू से सीखती हैं, इसलिए प्रदर्शन में गिरावट आती है। वेक्टरफ़िट एक नई पैरामीटराइज़ेशन विधि प्रस्तावित करता है जो पहले से सीखे गए भार W में निहित जानकारी का उपयोग करके W के एकवचन सदिशों और पूर्वाग्रहों को अनुकूली रूप से सीखती है। इसके माध्यम से, हम मौजूदा PEFT विधियों की तुलना में बहुत कम मापदंडों (9x कमी) के साथ पूर्ण फ़ाइन-ट्यूनिंग के समान प्रदर्शन प्राप्त करते हैं, और प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करते हैं कि हमारी विधि प्राकृतिक भाषा समझ और निर्माण, प्रश्नोत्तर, और 19 डेटासेट के माध्यम से छवि वर्गीकरण और निर्माण जैसे विभिन्न कार्यों में बेहतर प्रदर्शन करती है।
