大模型算法岗面试题系列（四十三）| 模型参数微调的方式有那些?你最常用哪些方法?

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Code1994/article/details/141251466

面试题：模型参数微调的方式有那些?你最常用哪些方法?

参考答案

模型参数微调的方式主要包括以下几种：

全量微调（Full Fine-tuning）：

对预训练模型的所有参数进行微调。这种方法适用于目标任务数据量较大时，可以充分调整模型以适应新任务。
增量微调（Incremental Fine-tuning）：

在预训练模型的基础上，逐渐增加新的参数或者新的层，以适应新任务，同时保留大部分预训练参数不变。
特征提取（Feature Extraction）：

使用预训练模型的输出作为特征，然后在这些特征上训练一个新的分类器或回归器。预训练模型的参数保持不变。
冻结部分层（Layer Freezing）：

在微调过程中，冻结预训练模型的部分层（通常是早期层），只对其他层（通常是高层或输出层）进行微调。
差异化学习率（Differential Learning Rates）：

对不同层的参数使用不同的学习率，通常较低层的学习率较小，以保持预训练的知识，而较高层的学习率较大，以快速适应新任务。
参数掩码（Parameter Masking）：

通过掩码来选择性地更新某些参数，而其他参数保持不变。
知识蒸馏（Knowledge Distillation）：

使用一个小型的学生模型来学习预训练模型的行为，而不是直接微调预训练模型。
元学习（Meta-Learning）：

通过元学习来快速适应新任务，通常用于少量样本的快速学习。