LLM-微调-全参数微调：Full-Param Fine-tuning（100% parameters）

已于 2023-06-17 10:20:59 修改
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分类专栏： # LLM/训练 文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习
于 2023-06-09 02:30:44 首次发布
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微调是深度学习中的一种常见技术，通过在预训练模型的基础上使用自己的数据进行进一步训练。全参数微调涉及到所有层的调整，尤其在处理图像任务时，预训练模型的微调能加速收敛并提升性能。然而，对于不同任务，直接微调可能并非最佳选择。预训练阶段学习到的底层特征对于后续任务的高层特征构建至关重要，防止梯度消失问题，微调时通常采用较小的学习率以保持原有模型的结构。

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fine-tuning的过程就是用训练好的参数（从已训练好的模型中获得）初始化自己的网络，然后用自己的数据接着训练，参数的调整方法与from scratch训练过程一样（梯度下降）。对于初始化过程，我们可以称自己的网络为目标网络，训练好的模型对应网络为源网络，要求目标网络待初始化的层要与源网络的层相同（层的名字、类型以及层的设置参数等等均相同）。

fine-tuning已经成为了使用DL网络的一个常用技巧（trick）。使用深度网络做图像处理任务时，使用一个在大的数据集上预训练好的模型在自己数据上微调往往可以得到比直接用自己数据训练更好的效果，这是因为在imagenet上预训练的模型参数从微调一开始就处于一个较好的位置，这样微调能够更快的使网络收敛。对于相同类别的任务我们可以默认这样去做比较好。然而当我们要做一个不同的任务，那么可能直接拿预训练的模型进行微调就不是最好的了。

一般我们在训练from scratch的时候往往要在一些超大型的数据集上训练，一个目的是为了

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Full-Parameter全参数微调与LoRA低秩微调
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该工作使用LLaMA作为基本模型，对全参数微调和基于LoRA的微调方法进行了实验比较，并探讨了不同数量的训练数据和模型参数对基于LoRA的调整有效性的影响。从实验结果的比较中，可以观察到一些有趣的结论：1、基础模型的选择对基于LoRA的调谐的有效性有显著影响。这表明基础模型的选择对基于LoRA的微调方法的有效性至关重要。2、增加训练数据的数量可以不断提高模型的有效性。3、基于LoRA的调整得益于模型参数的数量。当前，在实际的业务工作中，需要具体业务具体分析。
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高效微调，State-of-the-art Parameter-Efficient Fine- Tuning (SOTA PEFT)，特指部分参数的微调方法，这种方法算力功耗比更高，也是目前最为常见的微调方法，比如lora微调、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning v2等方法；在llama2-chinese里面有个全量参数微调概念，那么这个是什么意思？
大模型微调解读及参数设置实践示例
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weixin_44733966的博客
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大模型微调，简单来说，就是拿一个已经训练好的“基础（Base）大模型”（比如BERT、Qwen、deepseek这些大家伙），然后根据你的具体任务，再稍微训练一下，让它更懂你要做的事情。你可以把它想象成一个已经学了很多知识的学生，现在你只需要再教它一些特定的技能，它就能在你需要的任务上表现得更好。例子：假设你有一个已经学会了各种语言知识的AI模型（比如BERT），现在你想让它专门做“情感分析”，就是判断一句话是正面的还是负面的。
微调方法概述
zc621_的博客
10-04 630
通过优化输入提示（prompts）来引导模型生成所需的输出，而不改变模型的主要参数。P-Tuning：在Prompt-Tuning的基础上，添加一些可训练的提示向量，提高模型的适应能力。：在模型的权重矩阵中引入低秩矩阵，仅更新这些低秩矩阵，从而减少需要训练和存储的参数量。AdaLoRA：LoRA的改进版本，动态调整低秩矩阵的参数，提高适应性和效果。全参数微调适用于需要最大化模型性能且具备足够计算资源的场景。
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寻道AI，探索AI无限可能！
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在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型的应用已经越来越广泛。预训练模型通过大规模的无监督学习，能够捕捉到丰富的语言知识和上下文信息。然而，由于预训练模型通常需要大量的计算资源和时间进行训练，因此在实际使用时，我们往往需要对预训练模型进行微调，以便更好地适应特定的任务需求。本文将介绍全量参数微调的方法，以及如何在实践中进行操作。
再看大模型Lora微调加速是否有效：Full-Parameter全参数微调与LoRA低秩微调的性能对比开源实验介绍...
zenRRan的博客
04-23 4330
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大模型微调入门的知识点涵盖广泛，其中涉及到机器学习、深度学习以及自然语言处理等多个领域。首先，我们需要对“大模型”这一概念有所了解。在当前人工智能领域中，大模型通常指的是拥有数十亿甚至更多参数的深度...
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为了提升模型在特定领域的表现，一个常见的方法是对这些模型进行微调训练（fine-tuning），使其适应特定的专业环境。 "llm-medical-data用于大模型微调训练的医疗数据集_llm-medical-data.zip" 是一个专门针对这一...
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
大模型全参数微调实战（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
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07-08 1178
微调框架使用的是，每张卡80G显存，，**数据盘50G,系统盘30G.**8B模型磁盘占用带下大概是20G.微调完的模型磁盘占用大小是35G左右。全参数微调占用的显存大概是lora参数微调的10倍+，一定要预留足够的显存，防止出现显存不够的问题。就我目前的数据集的实验结果，全参数微调跟lora微调相比，效果差不多，可能是数据集比较少的原因，后续会增加更多更好高质量的数据集和优化微调参数进行更多的验证。耗时方面跟lora微调差不多。因为全参数微调使用了超10倍的显存，成本较高。
大模型（LLMs）微调篇
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大模型（LLMs）微调面涵盖了从显存需求到优化器选择等多个方面。全参数微调需16-20倍模型大小的显存。SFT后模型“变傻”因数据量少和领域知识灌注不当。指令微调数据应具代表性、适量且平衡。领域模型Continue PreTrain需高质量数据，如技术标准文档。通用能力下降可通过混合通用数据缓解。MIP（Multi-Task Instruction PreTraining）可提升预训练知识量。SFT基座模型选择取决于资源。领域评测集需选择题和开放题结合。词表扩增主要提升解码效率。训练自定义大模型分两阶段：领
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