大模型微调完全指南：从入门到生产部署的7大方法与工具排名

大模型微调方式

大模型微调是指通过在预训练的大规模模型上，使用特定领域的数据进行训练，以便使其能够在某个特定任务上表现得更好。大模型微调通常用于提升模型在特定领域任务中的表现，而不是从头开始训练一个模型。以下是常见的几种微调方式：

1. 全量微调（Fine-tuning）

• 定义：在预训练模型的基础上，使用新的数据集对模型的所有层进行微调。在这种方法中，模型的所有参数都会被更新，以适应新的任务。

• 优点：可以使模型在特定任务上表现得更好，尤其是在数据量较大的情况下。

• 缺点：需要较长的训练时间和较大的计算资源。

2. 冻结部分层（Freezing Layers）

• 定义：只微调模型的部分层，通常是接近输出层的部分，冻结其他层的参数。这种方式是通过固定一些层的参数来减少计算量和防止过拟合。

• 优点：训练速度较快，适合数据较少的情况。

• 缺点：可能无法完全利用预训练模型的潜力。

3. 领域适应（Domain Adaptation）