2024年大语言模型（LLM）微调方法最全总结！_大模型微调_大语言模型微调

众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。

那么，今天这篇文章就带大家深入了解大模型微调，主要包括什么是大模型微调、什么时候需要大模型微调、大模型微调方法总结、大模型微调最佳实践等。

文章目录

• • [技术交流]
  • [用通俗易懂的方式讲解系列]
  • [LLM项目生命周期]
  • [LLM微调]
  • [什么时候需要LLM微调]
  • [有监督微调(SFT)]
  • [微调方法]
  • [其它微调类型]
  • [检索增强RAG]
  • [微调最佳实践]

技术交流

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用通俗易懂的方式讲解系列

• [用通俗易懂的方式讲解：不用再找了，这是大模型最全的面试题库]
• [用通俗易懂的方式讲解：这是我见过的最适合大模型小白的 PyTorch 中文课程]
• [用通俗易懂的方式讲解：一文讲透最热的大模型开发框架 LangChain]
• [用通俗易懂的方式讲解：基于 LangChain + ChatGLM搭建知识本地库]
• [用通俗易懂的方式讲解：基于大模型的知识问答系统全面总结]
• [用通俗易懂的方式讲解：ChatGLM3 基础模型多轮对话微调]
• [用通俗易懂的方式讲解：最火的大模型训练框架 DeepSpeed 详解来了]
• [用通俗易懂的方式讲解：这应该是最全的大模型训练与微调关键技术梳理]
• [用通俗易懂的方式讲解：Stable Diffusion 微调及推理优化实践指南]
• [用通俗易懂的方式讲解：大模型训练过程概述]
• [用通俗易懂的方式讲解：专补大模型短板的RAG]
• [用通俗易懂的方式讲解：大模型LLM Agent在 Text2SQL 应用上的实践]
• [用通俗易懂的方式讲解：大模型 LLM RAG在 Text2SQL 上的应用实践]
• [用通俗易懂的方式讲解：大模型微调方法总结]
• [用通俗易懂的方式讲解：涨知识了，这篇大模型 LangChain 框架与使用示例太棒了]
• [用通俗易懂的方式讲解：掌握大模型这些优化技术，优雅地进行大模型的训练和推理！]

LLM项目生命周期

在介绍大模型微调方法之前，首先带大家了解一下大语言模型的项目生命周期，它大致可以分为以下几个步骤，如下图所示

1、项目目标：首先，明确项目目标。决定LLM是作为一个通用工具还是专注于特定任务（如命名实体识别）。明确的目标有助于节省时间和资源。

2、模型选择：在从头开始训练模型和修改现有模型之间做出选择。在许多情况下，适应性调整现有模型是高效的，但在某些情况下，可能需要通过新模型进行微调。

3、模型性能与调优：准备模型后，评估其性能。如果性能不佳，尝试进行提示工程（prompt engineering）或进一步微调。确保模型输出与人类偏好保持一致。

4、评估与迭代：定期使用指标和基准进行评估。在提示工程、微调和评估之间进行迭代，直到达到期望的结果。

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