一文解析四种主流LLM微调方法：Full-tuning、Freeze-tuning、LoRA、QLoRA

假设您现在是一位开发程序员，拥有一个功能强大的语言模型（LLM），现在希望利用它执行一些卓越的任务，例如进行文本分类、构建智能问答系统，或是在文本中识别关键信息。然而，你会发现问题随之而来：训练这样一个庞大的模型需要大量的计算资源和时间，您现有的计算机设备可能因此承受巨大压力，甚至因数据量不足而面临模型训练偏差的风险。

怎 么 办 ？ ？

请 勿 焦 虑

今日我们将探讨四种主流的LLM微调技术，这些技术将助您高效地优化模型，并轻松应对各种应用场景。

1、Full-tuning（全量微调）

全面微调是一种最为传统且彻底的调整方法，它加载预训练模型的所有参数，然后用你的特定任务数据（通常是“指令-回答”对的形式，也称为监督微调 Supervised Fine-tuning, SFT）来继续训练，更新模型全部的权重。一般适用于数据一大堆、任务特别复杂、而且你有好设备的时候。

举个例子： 把整个大模型（这位博学的通才）请过来，针对你的专业领域（如法律、医疗）的所有相关知识和案例，进行全面的、系统的再教育，让他的整个知识体系都向这个专业领域倾斜。

1、优势

具备高度的灵活性： 能够深入学习并适应您的任务需求，通常能够达到令人满意的效果。

具备强大的表现力： 尤其是适用于数据量庞大、任务性质复杂的场景。

2、劣势

耗费巨大且成本高昂： 参数动辄达到数亿乃至数千亿规模，其训练过程需要高端显卡，并且耗时数日。

易于过度学习： 通常需要相对较多的高质量标注数据才能有好效果，且避免“灾难性遗忘”（模型忘记了预训练时学到的通用知识）。

部署不灵活：每个微调任务都需要存储一个完整的模型副本。

3、操作方式

1. 首先，应加载一个预先训练完成的大型语言模型，并引入其全部参数。

2. 随后，利用特定任务的数据集（例如用于分类的文本资料），结合一个既定目标（例如最小化误差），对模型进行全面的微调。在此过程中，模型的每个参数都将经历更新，直至其能够高效地完成指定任务。

2、Freeze-tuning（冻结部分参数微调）

冻结微调是一种轻量级的优化方法，适用于数据不多、任务简单，或者设备一般的时候。因为它仅对模型的“顶层”（例如最后几层）进行调整，保持其余部分不变，此方法十分节省时间和精力。

1、优势

整体动作幅度小且训练迅速，资源消耗亦相对较低，进一步提高执行效率。另外，底层结构继承了预训练阶段的通用知识，展现出强大的泛化能力，难以偏离正确学习路径。

2、劣势

在大多数情况下，如果你不对模型的参数进行调整和优化，它因能力不足可能无法完全适应你所面临的具体任务需求。

3、操作方式

1. 首先，加载预先训练的大型语言模型（LLM）。

2. 然后选取模型的顶层结构（例如最后一个模块），使其参数具备可调整性。而底层的参数则保持冻结状态，维持其在预训练阶段的参数值不变。

3. 最后，使用特定任务的数据对这些解冻的参数进行微调。

3、LoRA（低秩适应）

LoRA代表了一种更为智慧且成本效益显著的方法，适用于众多自然语言处理任务，包括但不限于文本分类和问答系统。 该技术并非直接修改模型参数，而是通过在关键部分嵌入一组“低秩矩阵”（可视为小型附加组件）来进行调整，保持原有模型结构不变。这相当于为模型披上了一件“智能外衣”，使其无需对内部架构进行大规模调整即可适应新的任务需求。

举个例子： 你不去改动这位通才大脑里的所有知识（成本太高），而是在他思考特定问题（如分析合同）时，给他贴上几张“小纸条”（A、B矩阵），告诉他注意事项和特定技巧。训练就是优化这些“小纸条”上的内容。

1、优势

成本极低： 相较于Full-tuning，LoRA调的参数会少几百倍，所以在效率上提高了上百倍，训练快又省资源。

效果良好： 任务数量跟Full-tuning也差不多，但效果更好。保留原模型知识，不容易过拟合。

部署灵活： 原始大模型只需一份，不同的任务只需加载不同的、非常小的LoRA权重（几十MB）即可切换，极大方便了多任务部署。

2、劣势

在执行特定任务时，无法与Full-tuning相比。另外，若假设任务仅需小规模矩阵完成，但是此假设并非总是成立。

3、操作方式

1. 首先加载预先训练完成的大型语言模型（LLM）。

2. 其次在模型的核心层次，例如注意力机制环节，增设一组小型矩阵。

3. 然后锁定原有模型的所有参数，仅对这些新增的小型矩阵进行调优。

4. 最后当任务数据运行时，小型矩阵与原参数相互配合，生成最终输出结果。

4、 QLoRA（量化低秩适应）

QLoRA代表了LoRA技术的进阶版本，**适用于资源受限的场景，例如智能手机与边缘计算设备。**QLoRA通过将模型参数从高精度数值转换为低精度整数来实现压缩，随后采用LoRA技术进行微调，通过小矩阵的调整来优化性能。这一过程可视为为LoRA技术量身打造的“智能外衣”进行了瘦身，使其更加轻巧且节省资源。

1、优势

1. 模型经过优化，大幅缩减，便于存储与部署。

2. 采用整数运算技术，显著提升推理速度。

3. 与LoRA相似，调整参数较少，提高效率。

2、劣势

任务复杂时可能会部分性能丢失，另外操作稍微复杂点，又需要懂点量化技巧。

3、操作方式

1. 首先对预训练模型进行“压缩饼干”式的压缩处理，以减小其参数量和体积。

2. 其次在压缩后的模型基础上，引入低秩矩阵，类似于LoRA技术的应用。在此过程中，仅调整这些新增的低秩矩阵，原模型的参数可保持不变。

5、总结与选择：哪种方法适合你？

经过以上介绍，可能你已经懂了一大半，那接下来就简单描述下如何选择合适自己的操作方式：

Full-tuning： 数据繁多、任务复杂，正好你有钱，买了好的设备，那有了它，就能打造出你想要的高端效果。

Freeze-tuning：如果不需要对原始模型进行大规模修改的场景，尤其是当训练数据较少时，可以快速调整模型以适应新的任务。

LoRA： 大多数情况下的“万能钥匙”，效率和效果兼得。

QLoRA： 计算资源有限但仍需运行或微调，需要本地化大模型以适应特定任务或数据集的场景下，选它准没错。

希望这篇文儿能帮你搞懂LLM微调那点事儿，找到最适合你的操作手法，让模型在你的项目里大放异彩！

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