大语言模型微调科普指南
此前我们探讨了预训练阶段，今天继续推进大模型科普系列——接下来聚焦微调环节。预训练让模型在海量语料中“浸泡”出通用知识，但要使其在具体任务中表现卓越，还需经过微调这一关键步骤。简单来说，微调通过有监督学习方式，注入小规模人工标注数据，让模型变得更具“专长”。常见任务包括意图识别、文章摘要、论文撰写、
此前我们探讨了预训练阶段，今天继续推进大模型科普系列——接下来聚焦微调环节。预训练让模型在海量语料中“浸泡”出通用知识，但要使其在具体任务中表现卓越，还需经过微调这一关键步骤。简单来说，微调通过有监督学习方式，注入小规模人工标注数据，让模型变得更具“专长”。常见任务包括意图识别、文章摘要、论文撰写、text2sql等。
微调主要分两条路径
PEFT参数高效调整
FFT全参数调整
一、PEFT参数高效调整
这一思路的核心在于：仅调整模型中的一小部分参数，即可将预训练模型适配到特定任务上。其优势在于成本低、见效快，当前市面上的多数微调方案均归属此类。PEFT方法众多，今天我们挑选三种最主流的展开介绍。
LoRA
以Transformer结构为例，微调时，在模型的前馈层中嵌入两个低秩矩阵，并将这两个矩阵与原始权重相加。这样只需更新新增的那部分参数，便能改变模型的输出结果。公式表达为：新权重 = 原始权重 + 引入的低秩矩阵。
Adapter Tuning
该方法在模型不同层级之间插入一个小型神经网络——称之为“适配器”，其参数量极少。微调过程中，仅更新该适配器，预训练模型的原始参数保持不变。最终模型的输出受适配器影响，从而实现任务适配。
Prefix Tuning
前缀微调的做法更为直接：在模型的输入层之前添加一段特定任务的提示。这段提示可以是人工设计，也可以在微调过程中自动学习。其目的是让模型从一开始就“知晓”应往哪个方向着力，从而调整行为表现。
二、FFT全参数调整
全参数微调，顾名思义，即对预训练模型的所有参数进行更新。这种做法确实能够提升模型在特定任务上的表现，但代价也相对较高，因此目前并非主流方案，了解即可。
优点
- 训练方法简单直接
- 由于所有参数都针对同一任务进行优化，因此能更有效地应对复杂场景下的多样化需求
缺点
- 容易出现过拟合
- 消耗的训练资源（内存）和时间均更多
- 所有参数一同调整，可能导致模型“遗忘”预训练阶段习得的通用知识
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