大模型微调技术分类详解：PEFT、Adapter 及 Prompt 微调方法全梳理

原创于 2025-08-15 11:19:40 发布 · 799 阅读

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在大模型愈发深入自然语言处理、计算机视觉等人工智能领域的当下，如何针对具体任务对其进行精准优化，成为学界与工业界共同关注的焦点。微调技术作为提升大模型在特定场景表现的关键手段，依据参数调整的范围和策略差异，可分为全量参数微调和局部参数微调两大体系。下面将对这些技术的分类及各自特点展开详细阐述。
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1、全量参数微调

全量参数微调指的是对模型的所有参数进行调整更新，这种方式通常在任务复杂度高、标注数据量大的场景中发挥优势。其主要包含以下类型：

完整参数微调

这是最基础的微调模式，对模型从输入层到输出层的所有权重参数进行全面更新，以此让模型精准适配新任务。该方式的突出优势是能最大程度贴合任务特性，调整的灵活性极高，但同时也需要庞大的计算资源支持，训练过程中的能耗和时间成本相对较高。
分层参数微调

仅对模型中的部分层级参数进行更新，例如只微调模型的后几层（靠近输出的部分）或特定的标准化层（如LayerNorm层）。这种方式既能在一定程度上减少计算开销，又能较好地保留模型预训练阶段习得的通用知识，适合中等数据量下的任务适配。

2、局部参数微调

局部参数微调技术的核心是通过调整模型的部分参数来实现高效适配，在计算资源有限、需要快速落地的场景中应用广泛。其主要类别如下：

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

这类技术的设计目标是在尽可能提升模型性能的同时，将调整的参数数量降到最低，目前已形成多种成熟方法：

低秩与量化相关方法：如LoRA、AdaLoRA、QLoRA、PiSSA、DoLoRA、LoHa、DoRA等。它们通过引入低秩矩阵适配器或参数量化技术，仅对模型中少量关键参数进行更新，能显著降低训练过程中的内存占用和计算消耗，尤其适合大模型在边缘设备上的部署。
适配器微调（Adapter Tuning）：在模型的各层之间插入小型适配器模块，训练时仅更新这些模块的参数，主模型的预训练权重保持不变。这种方式既能保证模型对新任务的适配性，又能有效控制训练成本，在多任务学习场景中表现出色。

基于提示的微调技术

这类方法不直接调整模型的核心参数，而是通过优化输入提示或前缀序列来引导模型生成符合任务需求的输出，包括Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning及P-Tuning v2等。例如，在文本分类任务中，通过设计特定的前缀提示，让模型无需修改内部参数就能准确识别文本类别，非常适合小样本学习场景。

3、总结

大模型微调技术的分类本质上是在模型性能与训练效率之间寻找平衡。全量参数微调在数据充足、计算资源充沛时能发挥最佳效果，可充分挖掘模型的适配潜力；而局部参数微调则凭借其高效性，在资源受限或需要快速迭代的场景中更具实用价值。

各类微调方法各有侧重：LoRA等低秩方法主打参数效率，Adapter Tuning擅长多任务兼容，基于Prompt的微调则在小样本场景中优势明显。随着研究的推进，未来可能会涌现出融合多种技术优势的混合微调策略，进一步降低大模型的应用门槛，推动其在更多实际场景中落地。

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