大模型微调方法汇总，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

大模型由于计算量过于庞大，所以无论是学术界还是工业界，都很难支撑起来从头训练的成本，所以业界开始研究各种大模型微调方法，下面就给大家汇总下领域常用的微调方法。

全量微调

主要思路：在预训练模型的每一层（或某些层）中添加适配器模块，微调时冻结预训练模型主体，由适配器模块学习特定下游任务的知识。每个适配器模块由两个前馈子层组成，第一个前馈子层将模型的输出作为输入，将原始输入维度投影到一个较小的维度，第二个前馈子层再将其还原到原始输入维度作为输出。因为对模型的所有参数进行了调整，所以可以充分利用预训练模型的通用特征，能够较好地适应特定任务，在一些情况下可以获得较高的性能表现。例如，在图像分类任务中，如果有足够的计算资源和数据，全量微调可以使模型对特定类别的识别准确率大幅提高。

但计算成本较高，需要大量的计算资源和时间来训练模型，尤其是对于非常大的模型。而且，如果特定任务的数据量较少，可能会导致过拟合的问题。

基于适配器的微调

在预训练的大型模型基础上，对模型的所有层和参数进行调整，使其适应特定任务。在这个过程中，模型会根据特定任务的数据重新学习和更新所有的权重参数，以达到更好地完成该任务的目的。

优点是因为对模型的所有参数进行了调整，所以可以充分利用预训练模型的通用特征，能够较好地适应特定任务，在一些情况下可以获得较高的性能表现。例如，在图像分类任务中，如果有足够的计算资源和数据，全量微调可以使模型对特定类别的识别准确率大幅提高。

缺点是计算成本较高，需要大量的计算资源和时间来训练模型，尤其是对于非常大的模型。而且，如果特定任务的数据量较少，可能会导致过拟合的问题。

基于低秩适应（LoRA）的微调

LoRA的实现思想很简单，如下图所示，就是冻结一个预训练模型的矩阵参数，并选择用A和B矩阵来替代，在下游任务时只更新A和B。

基于提示学习（Prompt Tuning）的微调

通过在输入文本中添加提示信息，引导模型更好地理解任务，并根据提示信息进行预测。提示信息可以是一些特定的文本片段、关键词或者问题模板等，其目的是将下游任务转化为与预训练模型的预训练任务相似的形式，以便模型能够更好地利用预训练的知识。

主要优势是不需要对模型的结构进行修改，只需要在输入层进行操作，因此非常简单方便。同时，提示学习可以灵活地应用于各种不同的任务，具有较强的通用性。

缺点是提示的设计需要一定的经验和技巧，不同的提示可能会对模型的性能产生较大的影响。而且，如果提示信息与模型的预训练知识不匹配，可能会导致性能下降。

基于动态预测加速的微调

利用一些技巧减少在预测时花费的时间，例如动态地选择模型的部分层进行计算，或者根据输入数据的特点自适应地调整模型的计算策略等。优点是可以在不影响模型性能的前提下，提高模型的预测速度，对于一些对实时性要求较高的应用场景非常重要。

但需要对模型的结构和计算流程进行深入的理解和优化，实现起来相对复杂，而且可能需要根据不同的模型和任务进行定制化的开发。

知识蒸馏方法

训练一个小的学生模型来模拟大的老师模型。首先使用大量的数据训练一个大型的预训练模型（老师模型），然后使用老师模型的输出作为监督信号，来训练一个较小的学生模型。在训练过程中，学生模型学习老师模型的行为和预测结果，从而在保持较高性能的同时，降低模型的复杂度和计算成本。

优点：可以大大降低模型的计算成本和存储需求，同时能够保持较高的性能。对于一些资源受限的场景，如移动设备或嵌入式系统，模型蒸馏是一种非常有效的方法。

缺点：训练过程相对复杂，需要先训练一个大型的老师模型，然后再训练学生模型。而且，如果老师模型的性能不够好，或者学生模型的结构设计不合理，可能会导致性能下降。

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