大模型微调解读及参数设置实践示例

最新推荐文章于 2025-04-27 18:40:39 发布

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前言

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。这时候，你不需要从头训练它，只需要给它一些标注好的数据（比如一堆带标签的评论），让它再学习一下，它就能很好地完成这个任务了。

微调的好处：

微调的步骤：

是什么：全量微调就是重新训练模型的所有参数，让它完全适应新任务。比如你有一个已经学会了很多通用知识的模型（比如BERT），现在你想让它专门做“情感分析”，那就把所有参数都重新训练一遍。

优点：性能提升显著，模型能更好地适应新任务。

缺点：

例子：
想象你有一个学霸朋友，他什么都懂（数学、语文、英语等）。现在你想让他专门帮你写作文。全量微调就像让他把所有时间都花在写作文上，虽然作文能力提升了，但他可能把数学公式忘光了。

PEFT的核心思想是：只调整模型的一小部分参数，而不是全部。这样可以节省计算资源，同时避免灾难性遗忘。

是什么：不改变模型参数，而是为每个任务训练一些小的附加参数（比如一些提示词），这些参数会影响模型的输入表示。

例子：
想象你有一个万能助手（预训练模型），你只需要给它一些“提示词”（比如“写一篇关于春天的作文”），它就能完成任务。Prompt Tuning就是训练这些提示词，而不是改变助手本身的能力。

是什么：在模型的输入序列前面加一些固定的“前缀向量”，这些向量在训练中被优化，用来引导模型输出特定任务的结果。

例子：
还是那个万能助手，这次你在它开始工作前，先给它一段“开场白”（比如“你现在是一个情感分析专家，请判断这句话的情感”）。Prefix Tuning就是训练这段开场白，让它更好地引导模型完成任务。

是什么：通过低秩分解的方式，给模型添加少量参数，让模型快速适应新任务。这些参数可以轻松切换，适合多任务场景。

例子：
想象你的万能助手有一个“插件系统”，LoRA就是给它装一个小插件（比如“情感分析插件”），让它能快速切换到新任务，而不需要重新学习所有东西。

是什么：用带标签的数据集，通过传统的监督学习方式对模型进行微调。比如你有一堆标注好的电影评论（正面/负面），让模型学习这些数据。

例子：
你教一个小孩认动物，给他看一堆带标签的图片（比如“这是猫，这是狗”）。监督式微调就是用这种方式，让模型学会特定任务。

是什么：通过人类的反馈来调整模型，让它输出的结果更符合人类的期望。比如ChatGPT就是用RLHF来微调的，让它生成的回答更人性化。

例子：
想象你在训练一个聊天机器人。每次它回答一个问题，你都会告诉它“这个回答很好”或者“这个回答不太好”。RLHF就是通过这种反馈，让机器人慢慢学会怎么回答得更像人类。

是什么：和RLHF类似，但反馈来源是AI系统，而不是人类。这样可以提高效率，降低成本。

例子：
还是那个聊天机器人，但这次你让另一个AI来评价它的回答（比如“这个回答是否符合逻辑”）。RLAIF就是用AI的反馈来训练模型，省去了人类参与的成本。