微调基础概念一文全解

最新推荐文章于 2025-10-12 15:41:41 发布
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#人工智能 #transformer #自然语言处理 #开源 #ai #大模型 #微调

1、 微调基础概念介绍

1.1 微调基本概念

所谓大模型微调，指的在已有的大规模预训练模型基础上，通过对标注数据进行训练，进一步优化 模型的表现，以适应特定任务或场景的需求。

不同于RAG或者Agent技术，通过搭建工作流来优化模型表现，微调是通过修改模型参数来优化模型能力，是一种能够让模型“永久”掌握某种能力的方法。

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1.2 全量微调与高效微调

而从方法的大类上来划分，微调又可以划分为全量微调：带入全部数据进行微调，和高效微调：只 带入部分数据进行微调。

毫无疑问，全量微调是一种算力消耗更大、但对模型的能力改造更为彻底的方 法，而高效微调则更类似一种“ 四两拨千斤”的方法，通过修改模型部分参数，来调整模型整体能力。

1.3 全量指令微调

全量微调的一个最核心的应用场景就是全量指令微调，在当代大模型的训练流程中，首先需要进行模型预训练，在这个过程中我们需要输入大量不带标签的文本段落，让模型学习到语言的基本结构、语法规则、上下文信息等。

经过预训练的模型就拥有了“成语接龙的能力”，如下

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