2025年大语言模型（LLM）微调方法最全总结！

众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。

那么，今天这篇文章就带大家深入了解大模型微调，主要包括什么是大模型微调、什么时候需要大模型微调、大模型微调方法总结、大模型微调最佳实践等。

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LLM项目生命周期

在介绍大模型微调方法之前，首先带大家了解一下大语言模型的项目生命周期，它大致可以分为以下几个步骤，如下图所示

1、项目目标：首先，明确项目目标。决定LLM是作为一个通用工具还是专注于特定任务（如命名实体识别）。明确的目标有助于节省时间和资源。

2、模型选择：在从头开始训练模型和修改现有模型之间做出选择。在许多情况下，适应性调整现有模型是高效的，但在某些情况下，可能需要通过新模型进行微调。

3、模型性能与调优：准备模型后，评估其性能。如果性能不佳，尝试进行提示工程（prompt engineering）或进一步微调。确保模型输出与人类偏好保持一致。

4、评估与迭代：定期使用指标和基准进行评估。在提示工程、微调和评估之间进行迭代，直到达到期望的结果。

5、模型部署：当模型表现符合预期时，进行部署。在这个阶段，优化计算效率和用户体验。

LLM微调

LLM微调是一个将预训练模型在较小、特定数据集上进一步训练的过程，目的是精炼模型的能力，提高其在特定任务或领域上的性能。微调的目的是将通用模型转变为专用模型，弥合通用预训练模型与特定应用需求之间的差距，确保语言模型更贴近人类的期望。

以OpenAI的GPT-3为例，这是一个为广泛的自然语言处理（NLP）任务设计的先进LLM。假设一家医疗组织希望使用GPT-3来帮助医生从文本笔记生成患者报告。虽然GPT-3能理解和创建一般文本，但它可能没有针对复杂的医学术语和特定医疗术语进行优化。

为了提高GPT-3在这一专业角色中的性能，该组织会在包含医疗报告和患者笔记的数据集上对GPT-3进行微调。它可能会使用像SuperAnnotate的LLM定制编辑器这样的工具来构建具有所需界面的模型。通过这个过程，模型变得更加熟悉医学术语、临床语言的微妙之处和典型的报告结构。微调后，GPT-3能够协助医生生成准确且连贯的患者报告，展示了它对特定任务的适应性。

尽管微调听起来对每个LLM都很有价值，但请记住，这并非没有代价。接下来，将会详细讨论这些成本。

什么时候需要LLM微调

说起LLM，总会涉及到上下文学习、零样本、单样本和少样本推理等话题。我们先快速了解一下它们主要的功能。

上下文学习(In-context learning) 是一种通过在提示中加入特定任务示例来改进提示的方法，为LLM提供了完成任务的蓝图。

零样本(Zero-shot)、单样本(One-shot)和少样本(Few-shot)推理 零样本推理是在提示中直接使用输入数据，不添加额外示例。如果零样本推理未能达到预期结果，可以使用单样本或少样本推理。这些