必藏！大模型微调7大主流方法全解析，小白也能轻松入门

在大模型技术爆发的当下，微调作为让预训练模型“精准适配业务需求”的核心手段，已成为程序员求职面试的高频考点，更是落地实际项目的必备技能。本文系统梳理了大模型微调的7种主流方法——SFT监督微调、LoRA低秩自适应、AdaLoRA动态秩分配、Freeze部分参数微调、Prefix-tuning前缀向量、P-tuning v1/v2提示优化，从原理拆解、核心特点到适用场景逐一剖析，还补充了实战选型建议，帮你快速构建完整知识体系，无论是面试应答还是项目开发都能从容应对。

文章核心速览（先存再看）

• SFT：基于标注数据“手把手教”模型，快速适配特定任务
• LoRA：冻结原模型权重，用<0.1%参数量实现高效微调
• AdaLoRA：LoRA升级款，动态分配秩大小，同参数量下效果更优
• Freeze：冻结底层参数，只调顶层结构，单卡就能跑大模型
• Prefix-tuning：用可训练前缀向量引导模型，擅长文本生成细调
• P-tuning v1：用虚拟提示替代手工设计，提升少样本任务能力
• P-tuning v2：融合多方法优势，解决小模型微调效果差的问题

1、SFT 监督微调

SFT(Supervised Fine-Tuning) 是监督微调的缩写，主要用于计算机科学领域，特指在预训练模型(如大语言模型)基础上，通过少量标注数据调整模型参数，使其适应特定任务的技术。

核心思想是“迁移学习”: 利用预训练模型已有的知识(如语言理解能力)，通过微调快速适配新任务(如文本分类、对话生成)。

技术特点

1.依赖预训练模型: 基于大规模无监督/自监督预训练(如GPT、BERT)。

2.少量标注数据: 只需目标任务的少量标注数据即可微调。

3.参数高效调整: 通常仅调整模型的部分层(如最后几层)，而非全部参数。

4.应用广泛: 自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域的核心微调技术。

2、LoRA（Low-rank Adaptation）微调

一句话省流版本：LoRA 微调是通过冻结预训练模型的主权重，仅向模型注入可训练的低秩矩阵，实现用极小参数量（<0.1%）高效适配下游任务的高效微调方法。

LoRA 微调，即大语言模型的低阶自适应方法。它的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数，在冻结原模型参数的情况下通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络参数。

由于这些新增参数数量较少，这样不仅 finetune 的成本显著下降，还能获得和全模型参数与微调类似的效果。

随着大语言模型的发展，模型的参数量越来越大，因此微调所有模型参数变得不再实际。

LoRA 微调方法由微软提出，通过只微调新增参数的方式大大减少了下游任务的可训练参数数量。

（1）LoRA 微调方法的基本原理

神经网络的每一层都包含矩阵的乘法。这些层中的权重矩阵通常具有满秩。当适应特定任务时，预训练语言模型具有低的 “内在维度”，将它们随机投影到更小的子空间时，它们仍然可以有效地学习。

在大语言模型微调的过程中，LoRA 冻结了预先训练好的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到 Transformer 体系结构的每一层。

简言之就是不去动预训练好的模型权重，而是选择在原权重的基础上与一个相同形状的额外矩阵相加，以此来达到“调整”的目的。

而该额外矩阵可以通过两个较小矩阵相乘得到，因此只需要训练这两个较小矩阵即可实现调整模型“大”权重的效果。由于小矩阵的参数量远小于大矩阵，因此可以加速训练过程。

LoRA 的 BA 低秩矩阵分解

对 Transformer 的每一层结构都蚕蛹 LoRA 微调的方式，最终可以使得模型微调参数量大大减少。

当部署到生产环境中时，只需要计算和存储 BA 矩阵，并像往常一样执行推理。与其他方法相比没有额外的延迟，因为不需要附加更多的层。

（2）LoRA 的特点

预训练模型参数可以被共享，用于为不同的任务构建许多小的 LoRA 模块。冻结共享模型，并通过替换矩阵 A 和 B 可以有效地切换任务，从而显著降低存储需求和多个任务切换的成本。

当使用自适应优化器时，由于不需要计算梯度以及保存太多模型参数，LoRA 使得微调效果更好，并可以大大降低微调的硬件门槛。

低秩分解采用线性设计的方式使得在部署时能够将可训练的参数矩阵与冻结的参数矩阵合并，与完全微调的方法相比不引入推理延迟。

LoRA 与其他多种微调方法不冲突，可以与其他微调方法相结合。

3、AdaLoRA

升级点：动态分配 LoRA 秩大小，重要参数高秩，次要低秩

优势：由于动态分配 LoRA 的秩大小，因此可以实现在相同参数量下训练效果提升

4、Freeze 监督微调方法

一句话省流版本：Freeze 监督微调（Freeze Fine-tuning）是一种通过冻结预训练模型的部分底层参数、仅微调顶层结构和任务头的轻量化训练方法，以低资源消耗实现下游任务适配。

Freeze 方法对原始模型部分参数进行冻结操作，仅训练部分参数，以达到在单卡就可以对大模型进行训练。

在语言模型微调中，Freeze 微调方法仅微调 Transformer 后几层的全连接层参数，而冻结其他所有参数。

实验表明 Transformer 的浅层倾向于提取出浅层特征，深层倾向于提取语义特征，层数越深提取的语义特征所占的比例越重。

对于各类不同的 NLP 任务，浅层特征往往是具有“共性”，而主要区别在于各自深层次的语义特征。

因此通过仅微调 Transformer 后几层的全连接层参数，在保证参数高效微调的前提下，可以最大程度的发挥大语言模型的微调作用。

（1）Freeze 监督微调的特点

如下：

• 大量减少了大语言模型的微调参数，是一种参数高效的微调方法
• 由于只需要微调高层特征，加快了模型的收敛，节约了微调的时间
• 最大程度地保留了大语言模型预训练所学习到的语言的“共性”，可解释性较强

5、Prefix-tuning 微调方法

Prefix-Tuning 的核心思想是在每一层 Transformer 的自注意力机制中引入一组可训练的前缀向量，这些前缀向量作为额外的键和值，影响注意力的分布，从而引导模型适应特定任务。

在微调过程中，预训练模型的所有参数保持不变，仅优化前缀向量的参数。仅用 0.1%-1% 的参数量即可实现对预训练模型的精准控制，尤其擅长文本生成任务的细粒度优化。

6、P-tuning v1 微调方法

P-tuning v1微调方法是将 prompt 加入到微调过程中，只对 prompt 部分的参数进行训练，而语言模型的参数固定不变。

P-tuning v1 是一种面向离散提示优化的连续微调方法，通过引入可训练的虚拟提示向量（Virtual Prompt Embeddings）替代传统手工设计文本提示，大幅提升大语言模型在少样本任务中的推理能力，实现参数高效调优。

在大模型上可以与全参数微调方法相媲美，但是对于较小的模型效果很差。

7、P-tuning v2 微调方法

P-tuning v2 微调方法结合了 prefix-tuning 和 P-tuning v1 的做法，在输入前面的每一层都加入可微调的参数，并且每一层的 transformer 的 embedding 输入都需要被微调；

同时对于 prefix 部分，每一层 transformer 的输入不是从上一层输出，而是随机初始化的 embedding 作为输入。

P-tuning v2 微调方法仅精调 0.1% 参数量（固定 LM 参数），在各个参数规模语言模型上，均取得和 Fine-tuning 相比肩的性能，解决了 P-tuning v1 在参数量不够多的模型中微调效果很差的问题。

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