作者： 柏林云 来源： 柏林云

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柏林云带你认识大模型微调 (Fine-Tuning)

微调 是指调整大型语言模型LLM的参数以适应特定任务的过程。这是通过与任务相关的数据集上训练模型来完成的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。

在深度学习中，微调是一种重要的技术手段，用于改进预训练模型的性能 。

为什么要做大模型的微调

定制化的需求： 微调的核心原因是赋予大模型更加定制化的需求，通用大模型虽然很强大，但是特定领域可能表现的不佳，通过微调，可以使模型更好的适应特定领域需求和能力。

领域知识学习： 通过引入特定领域的数据集进行微调，大模型可以学习该领域的知识和语言模式

大模型微调的流程图解

大模型微调的方法

全微调（Full-fine-tuning）

全微调是指整个预训练模型进行全量微调，包括所有的模型参数，在这种方法中，对预训练模型所有的层和参数都会被更新优化，以适应新的任务目标需求。不过全微调需要耗费大量的计算资源和时间 ，从而获得更好的性能。

部分微调（Repurposing）

**** 部分微调是指在微调的过程中只更新模型的顶层或者少数几层，保持模型的底层参数不变，这种方法的目的是保留预训练模型通用知识，通过微调特定层来适应特定任务目标，部分微调适应任务较小，或者数据集不大的情况 下。

参数高效微调（PEFT）

通过最小化微调参数的数量和计算复杂度，来实现高效的迁移学习，它仅更新模型中的部分参数，显著 降低训练时间和成本，适用于计算资源有限的情况，常用的技术主要包括Prefix Tuning、Promit Tuing、P-Tuing、LoRA等，可根据任务和模型灵活选择

微调预训练的方法

微调所有层： 将预训练模型的所有层都参与微调

微调顶层： 只微调预训练模型的顶层****

冻结底层： 底层固定不变，只微调顶层

逐层微调： 从底层开始，逐层微调所有层

迁移学习： 将预训练模型迁移到新的任务中

大模型微调步骤总结

01 准备数据集

收集和准备与目标任务相关的训练数据集，确保数据质量和标注的准确性，并进行必要的数据清洗和预处理！

02 选择预训练模型/基础模型

根据目标任务的的性质和数据集的特点，选择适合的预训练模型

03 设定微调策略

根据任务需求和可用的资源，选择适当的微调策略。考虑进行全微调还是部分微调，以及微调的层级及范围

04 设置超参数

确定微调过程中的超参数，如学习率，批量大小，训练轮数等，这些都选择微调的性能和收敛速度有很大的影响

05 初始化模型参数

根据预训练模型的权重，初始化微调模型的参数，对于全量微调，所有模型参数都会被随机初始化，对于部分微调，只有顶层或少数的几层随机的初始化！

06 进行微调训练

准备好数据集及微调策略，对模型进行训练，在训练过程中，根据设置的超参数和优化算法，逐渐调整模型参数以最小化损失函数！

07 模型评估与优化

在训练过程中，使用验证集对模型定期评估，并根据评估结果调整超参数或者微调策略。有助于提高模型的性能和泛化能力！

08 测试模型性能

在微调完毕后，使用测试集对最终的微调模型进行评估，已获得最终想要的指标。以更好的让模型在实际应用中表现。

08 模型部署与应用

将微调完成后的模型部署到实际应用中，进一步的优化和调整，以满足实际业务能力。

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