文章系统介绍了大模型微调技术的两大分类：全参数微调和部分参数微调。全参数微调调整所有层权重，灵活性强但计算成本高；部分参数微调包括PEFT(如LoRA、QLoRA等)、Adapter Tuning和基于Prompt的微调等方法，通过只调整少量参数实现高效适配。不同方法在性能与效率间有不同权衡，可根据具体场景和资源条件选择适合的微调策略。
大模型微调技术分类
随着大模型在自然语言处理和人工智能领域的广泛应用，如何高效地对其进行微调以适应特定任务成为研究热点。微调技术作为优化大模型性能的重要手段，根据调整的范围和方式，可以分为全参数微调和部分参数微调两大类别。以下将详细探讨这些技术的分类及其特点。
全参数微调
全参数微调涉及对模型的所有参数进行更新，通常适用于任务需求较高或数据量充足的场景。主要的子类别包括：
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全参数微调
这是最直接的微调方式，调整模型所有层的权重，以适配新的任务需求。优点是灵活性强，但计算成本较高。
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部分参数微调
仅更新模型部分层的参数，例如仅微调前几层或特定层（如LayerNorm Tuning），以减少计算开销并保留预训练知识。
部分参数微调
部分参数微调技术旨在通过仅调整模型的子集参数来实现高效适配，广泛应用于资源受限或需要快速部署的场景。其主要子类别包括：
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参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）
这一类别包含多种方法，旨在最大化性能提升的同时最小化参数调整量。
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LoRA、AdaLoRA、QLoRA、PiSSA、DoLoRA、LoHa、DoRA等
这些方法通过引入低秩适配器或量化技术，仅更新少量参数，显著降低内存和计算需求。
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Adapter Tuning
通过在模型中插入适配器模块，仅训练这些模块的参数，保留主模型的预训练权重。
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基于Prompt的微调
包括Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning和P-Tuning v2等方法，通过优化输入提示或前缀来引导模型输出，而不对模型核心参数进行大幅调整。
大模型微调技术的分类体现了在性能与效率之间的权衡。全参数微调适合数据丰富、计算资源充足的场景，而部分参数微调则在资源有限或快速迭代需求下更具优势。不同的微调方法如LoRA、Adapter Tuning和Prompt Tuning等，各有侧重，提供了灵活的选择以满足多样化的应用需求。随着技术的不断发展，未来可能出现更高效的微调策略，以进一步推动大模型的实用性与普及性。
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