大模型微调终极方案：LoRA、QLoRA原理详解与LLaMA-Factory、Xtuner实战对比

一、微调概述

微调（Fine-tuning）是深度学习中的一种常见方法，它通常用于在预训练模型的基础上进行进一步的训练，以适应特定的任务。微调的主要目的是利用预训练模型已经学习到的通用知识，从而提高模型在特定任务上的性能。常见的微调框架有 LLaMA-Factory 和 XTuner 等。

1.1 微调步骤

以微调 Bert 为例，微调通常包括以下几个步骤：

1. 加载预训练的BERT模型。
2. 修改模型结构，将最后一层全连接层的参数进行修改，以适应文本分类任务。
3. 设置优化器和损失函数，例如Adam优化器和交叉熵损失函数。
4. 训练模型，使用微调技巧，如学习率调整、权重衰减、数据增强和早停。
5. 评估模型性能，使用测试集进行评估，计算准确率、召回率等指标。

1.2 微调场景

微调通常用于以下场景：

• 修改模型的输出层
• 修改模型的自我认知
• 改变模型的对话风格

二、微调方法

2.1 三种方法

微调模式主要分为三种：

1. 增量微调：在预训练模型的基础上，仅对新增的附加参数（如Adapter层）进行训练。这种方法可以显著降低显存和算力需求，适用于资源受限的环境。
2. 局部微调：在预训练模型的基础上，对模型的局部层（如输出层、注意力头）进行训练。这种方法可以在保证效果的同时，降低显存和算力需求。
3. 全量微调：在预训练模型的基础上，对模型的所有参数进行训练。这种方法可以完全适配新数据，但需要较高的显存和算力需求。

2.2 方法对比

对比维度	增量微调	局部微调	全量微调
参数调整范围	仅新增的附加参数（如Adapter层）	模型的部分层（如输出层、注意力头）	模型全部参数
显存/算力需求	极低（仅需训练少量参数）	中等（需训练部分层梯度）	极高（需更新所有参数）