9种常见的大模型微调技术！
你好，我是猿java。
这篇文章，我们来分析当下非常火热的大模型中常用的9种微调技术。
1. 微调技术
1.1 全量微调
- 描述：全量微调（Full Fine-tuning）是对模型的所有参数进行训练，以适应特定任务。
- 优点：通常能够获得最佳的任务性能，因为所有参数都可以根据新任务进行调整。
- 缺点：计算资源需求高，尤其对于超大规模模型，训练时间长且占用存储空间大。
- 例子：你有一个预训练的语言模型，比如GPT-3，现在你想让它专门用于医疗领域的文本生成。通过全量微调，你会用大量的医疗相关数据来重新训练模型的所有参数，这样它就能生成更专业的医疗内容。
1.2 适配器方法
- 描述：适配器方法（Adapter-based Fine-tuning）是指在模型的每一层之间插入小型的适配器模块，仅训练这些适配器的参数，而保持原模型的大部分参数冻结。
- 优点：显著减少训练和存储成本，允许在同一基础模型上进行多任务适配。
- 缺点：相对于全量微调，可能在某些任务上性能略有下降。
- 例子：假设你有一个通用的语言模型，现在需要它同时处理法律和科技两种不同的任务。你可以在模型的每一层之间添加“适配器”模块，分别为法律和科技任务训练不同的适配器。这样，切换任务时只需调用相应的适配器，而不需要重新训练整个模型。
1.3 提示调优
- 描述：提示调优（Prompt Tuning）是通过设计或优化输入提示（prompt）来引导模型完成特定任务，通常只调整提示部分的参数。
- 优点：参数量极少，训练高效，适用于需要快速适配的新任务。
- 缺点：对提示设计敏感，可能需要多次尝试才能找到有效的提示。
- 例子：你想让一个聊天机器人更擅长回答烹饪问题。通过提示调优，你可以设计一些特定的提示词（比如“作为一名厨师，我会这样回答”），并对这些提示词进行优化，让模型在回答烹饪问题时表现得更好。
1.4 前缀调优
- 描述：前缀调优是指在输入序列前添加一组可训练的“前缀”向量，这些向量引导模型生成特定任务的输出，模型其余部分保持冻结。
- 优点：减少需要训练的参数数量，同时保持较好的性能。
- 缺点：实现较为复杂，对特定任务的前缀设计需要经验。
- 例子：你想让模型在生成故事时更具创意。你可以在每个输入故事的开头加上一段经过训练的“前缀”向量，这段前缀会引导模型生成更有创意的内容，而无需改变模型的其他部分。
1.5 低秩适应
- 描述：低秩适应（LoRA, Low-Rank Adaptation）是将模型的权重矩阵分解为低秩矩阵，只训练这些低秩部分，从而实现参数的高效调整。
- 优点：大幅减少训练参数数量，适合资源受限的环境，同时能保持较好的性能。
- 缺点：在某些复杂任务上，可能不如全量微调表现优异。
- 例子：你有一个大型翻译模型，但资源有限。使用LoRA，你可以将模型的一些权重矩阵分解，只调整其中的一小部分参数来适应新的翻译任务，从而节省计算资源，同时保持翻译质量。
1.6 冻结部分参数
- 描述：冻结模型（Freeze-and-Fine-tune）的某些层或模块，仅训练特定部分的参数，如最后几层或特定的任务相关层。
- 优点：减少训练时间和计算资源需求，降低过拟合风险。
- 缺点：受限于解冻的参数，可能无法充分适应某些复杂任务。
- 例子：你想用预训练的BERT模型进行情感分析，但只想调整最后一层以适应这个任务。你可以冻结BERT的前几层，只训练最后一层，使得模型专注于情感分析，而不改变其基础语言理解能力。
1.7 知识蒸馏
- 描述：知识蒸馏（Knowledge Distillation）是利用一个大模型（教师模型）的输出指导一个较小的模型（学生模型）进行训练，以传递知识。
- 优点：能够在保持较高性能的同时，显著减小模型规模，适合部署在资源有限的环境中。
- 缺点：需要额外的训练步骤和教师模型的资源。
- 例子：你有一个非常强大的但很大的教师模型，想在手机上运行一个较小的学生模型。通过知识蒸馏，你让学生模型学习教师模型的输出和行为，这样学生模型既轻量又能保持较高的性能，适合在资源有限的设备上使用。
1.8 多任务学习
- 描述：多任务学习（Multi-task Learning）是指同时训练模型执行多个相关任务，以增强其泛化能力和共享表示学习。
- 优点：提高模型在各个任务上的表现，促进任务之间的知识共享。
- 缺点：任务之间可能存在冲突，需要精心设计训练策略。
- 例子：你希望一个模型既能进行文本分类，又能进行命名实体识别。通过多任务学习，你同时训练模型完成这两个任务，让它在两个任务之间共享知识，从而提升整体性能。
1.9 混合方法
- 描述：结合上述多种微调技术，以充分利用它们的优势。例如，结合LoRA和适配器方法，实现更高效的微调。
- 优点：可以根据具体需求实现更灵活和高效的微调方案。
- 缺点：实现复杂度增加，需要更多的实验和调试。
- 例子：你需要一个模型既能处理法律文本，又能进行翻译，并且资源有限。你可以结合LoRA和适配器方法，使用LoRA来调整部分参数，同时添加适配器模块来处理不同的任务，这样既节省资源又能适应多任务需求。
2. 总结
本文，我们介绍了 9种常见的微调技术以及对应的例子，选择合适的微调技术取决于具体的应用场景、计算资源、模型规模以及预期的性能要求。对于资源丰富且追求最佳性能的情况，全量微调可能是首选；而在资源受限或需要快速适配多个任务时，适配器方法、LoRA或提示调优等方法则更为适用。
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