大模型微调（Fine-tuning）

1. 什么是大模型微调？

定义：
微调（Fine-tuning）是指在预训练的大型语言模型（LLM）或大模型（如BERT、GPT、LLaMA等）基础上，通过在特定任务或领域的数据集上进行进一步训练，调整模型参数，使其更好地适应特定任务或场景的过程。

为什么要微调？

• 预训练模型的通用性：大模型通常在海量通用数据（如网页文本、书籍等）上进行预训练，学习了广泛的语言知识，但对特定任务（如情感分析、医疗文本处理）或领域（如法律、财经）的性能可能不够理想。
• 任务适配：通过微调，模型可以学习任务特定的模式、术语和上下文，提升在目标任务上的表现。
• 数据效率：相比从头训练一个模型，微调利用预训练模型的知识，只需较少的数据和计算资源即可达到较好的效果。

微调的典型应用场景：

• 文本分类（如情感分析、意图识别）
• 序列标注（如命名实体识别）
• 文本生成（如对话系统、文章生成）
• 领域适配（如医疗、法律、金融等专业领域的语言模型）

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2. 微调的基本原理

大模型的微调基于迁移学习（Transfer Learning）的思想。迁移学习的核心是将从一个任务（源任务）中学到的知识迁移到另一个任务（目标任务）。微调的原理可以概括为以下几点：

1. 预训练阶段：

   • 大模型在海量未标注数据上进行无监督或自监督学习（如语言建模、掩码语言建模）。
   • 模型学习到通用的语言表示，包括语法、语义、上下文关联等。
   • 预训练后的模型参数已经具备较强的泛化能力，但对特定任务可能不够精准。

2. 微调阶段：

   • 使用标注的、任务特定的数据集（通常规模较小）对模型进行有监督训练。
   • 通过优化损失函数（如交叉熵损失），调整模型参数，使其更适合目标任务。
   • 微调通常只更新部分参数（全参数微调）或添加少量新参数（参数高效微调），以避免破坏预训练学到的知识。

3. 关键技术：

   • 梯度下降：微调过程中通过反向传播更新模型权重。
   • 正则化：防止过拟合，如Dropout、权重衰减。
   • 学习率调整：通常使用较小的学习率，避免大幅改变预训练参数。

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3. 微调的类型

根据微调的方式和目标，微调可以分为以下几种类型：

3.1 全参数微调（Full Fine-tuning）

• 定义：对模型的所有参数进行更新。
• 适用场景：当目标任务与预训练任务差异较大，或有足够的数据和计算资源时。
• 优点：模型可以充分适配目标任务，性能通常较高。
• 缺点：
  • 计算资源需求大（需要大量GPU/TPU）。
  • 容易过拟合，尤其是当训练数据较少时。
  • 存储成本高（每个任务需要保存一份完整的模型副本）。

3.2 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT）

• 定义：只更新模型的部分参数或添加少量新参数，而冻结大部分预训练参数。
• 常见方法：
  1. LoRA（Low-Rank Adaptation）：
     • 通过在权重矩阵中引入低秩分解（Low-Rank Decomposition），只更新少量附加参数。
     • 原理：假设权重更新可以表示为低秩矩阵，减少计算和存储开销。
     • 优点：高效、存储需求小，适合多任务场景。
  2. Adapter：
     • 在模型的每一层添加小型的适配器模块，只训练这些模块的参数。
     • 优点：模块化设计，