大模型参数高效微调之基本概念

1.微调方法是啥？如何微调？

微调（Fine-tuning）是一种迁移学习的方法，用于在一个预训练模型的基础上，通过在特定任务的数据上进行有监督训练，来适应该任务的要求并提高模型性能。微调利用了预训练模型在大规模通用数据上学习到的语言知识和表示能力，将其迁移到特定任务上。

下面是一般的微调步骤：

1. 预训练模型选择：选择一个在大规模数据上进行预训练的模型作为基础模型。例如，可以选择一种预训练的语言模型，如BERT、GPT等。
2. 数据准备：准备用于微调的特定任务数据集。这些数据集应包含任务相关的样本和相应的标签或目标。确保数据集与任务的特定领域或问题相关。
3. 构建任务特定的模型头：根据任务的要求，构建一个特定的模型头（task-specific head）。模型头是添加到预训练模型之上的额外层或结构，用于根据任务要求进行输出预测或分类。例如，对于文本分类任务，可以添加一个全连接层和softmax激活函数。
4. 参数初始化：将预训练模型的参数作为初始参数加载到微调模型中。这些参数可以被视为模型已经学习到的通用语言表示。
5. 微调训练：使用特定任务的数据集对模型进行有监督训练。这包括将任务数据输入到模型中，计算损失函数，并通过反向传播和优化算法（如梯度下降）更新模型参数。在微调过程中，只有模型头的参数会被更新，而预训练模型的参数会保持不变。
6. 调整超参数：微调过程