解析 AIGC 模型的 “预训练 - 微调” 流程：不同任务下的参数更新策略

AIGC 模型的 "预训练-微调" 流程解析

一、核心流程概览

1. 预训练阶段

   • 目标：在大规模无标注数据上学习通用表示
   • 数据量级：$10^9 \sim 10^{12}$ 样本
   • 优化目标：最小化自回归损失 $\mathcal{L}{PT} = -\sum{t} \log P(x_t|x_{<t}; \theta)$
   • 输出：通用基础模型 $M_{base}$

2. 微调阶段

   • 目标：使模型适应特定下游任务
   • 数据量级：$10^3 \sim 10^6$ 标注样本
   • 优化目标：最小化任务损失 $\mathcal{L}_{FT} = f(y, \hat{y}; \phi)$

二、不同任务的参数更新策略

$$ \Delta \theta = \eta \cdot \nabla_{\theta} \mathcal{L}_{FT} $$ 其中 $\eta$ 为学习率，$\theta$ 为模型参数

任务类型	参数更新范围	更新比例	典型场景	优势/局限
全参数微调	$\theta_{all}$	100%	数据充足的任务（>10k样本）	性能最优，但计算成本高
顶层微调	$\theta_{top-k}$	5-20%	中小规模数据（1k-10k样本）	高效防止灾难性遗忘
适配器微调	$\theta_{adapter}$	0.5-3%	多任务部署场景	参数隔离，支持动态扩展
提示微调	$\theta_{prompt}$	<0.1%	极小样本（<100样本）	零样本泛化能力强

三、策略选择的关键因素

1. 数据规模

   • 大样本：全参数更新 $\theta^* = \arg\min_{\theta} \mathcal{L}_{FT}$
   • 小样本：冻结底层 $\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \theta_{base}} = 0$

2. 任务相似度

   • 高相似度：窄域更新（如仅更新注意力层）
   • 低相似度：宽域更新（如更新全连接层）

3. 计算约束
   GPU 内存限制下的优化方案： $$ \text{内存} \propto |\theta_{update}| \times \text{batch size} $$

四、最佳实践建议

1. 渐进式解冻
   分阶段更新层：

   阶段1: 更新 Layer{N} → Layer{N-1}  
   阶段2: 更新 Layer{N-2} → ...  
   

2. 差分学习率
   设置层级化学习率：
   $$ \eta_i = \eta_{base} \times \gamma^{L-i} \quad (i=\text{层索引}) $$

3. 正则化技术

   • 权重衰减：$\theta_{new} = \theta_{old}(1-\lambda)$
   • 知识蒸馏：$\mathcal{L}{KD} = \text{KL}(M{base} \parallel M_{fine-tuned})$

五、效果评估指标

$$ \text{增益} = \frac{\text{微调后精度} - \text{零样本精度}}{\text{全训练精度} - \text{零样本精度}} \times 100% $$ 当增益 >85% 时，表明更新策略高效；<60% 需调整更新范围。

注：实际应用中需通过消融实验确定最优策略，推荐使用 Hugging Face 的 Trainer API 实现参数分组更新。