大模型微调实战指南：从理论到实践

一、什么是模型微调？

模型微调（Fine-tuning）是指基于预训练大模型（如GPT、BERT等），在特定领域数据上进行二次训练的技术。预训练模型通过海量通用数据掌握了语言理解、知识推理等基础能力，而微调则使其适应具体应用场景。

以医疗问答系统为例：

• 原始GPT-3可以生成流畅文本，但无法准确回答专业医学问题

• 使用医学文献和病例数据进行微调后，模型能理解医学术语并给出专业建议

核心价值体现：

节省算力成本：无需从头训练（预训练需数千张GPU）

保留通用能力：维持原有语言理解和生成能力

提升专业性能：在目标领域达到接近专家水平

二、模型微调的方式

1.全量微调（Full Fine-tuning）

• 特点：更新所有模型参数

• 适用场景：数据量充足（百万级样本）、计算资源丰富

• 示例代码：

• Python

  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
  trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=dataset)
  trainer.train()

2. 部分微调

（1）冻结微调（Freeze-tuning）