大模型微调技术的分类与方法介绍

大模型微调技术是深度学习领域中的一项重要技术，用于在预训练模型的基础上进行任务定制和性能优化。根据不同的分类标准，可以将大模型微调技术分为以下几类：

全面微调是指对整个预训练模型的所有层和参数进行更新和优化，以适应新的任务需求。这种方法虽然效果显著，但需要大量的计算资源和时间。

参数高效微调旨在减少所需的计算资源和内存消耗，通过只更新部分参数来实现目标任务的改进。常见的PEFT方法包括：

• Adapter Tuning：在Transformer层后插入一个MLP结构，用于学习微调知识。
• Prefix Tuning：通过添加前缀向量来调整模型输出。
• Prompt Tuning：使用特定的提示词来引导模型生成期望的结果。
• LoRA：通过低秩适应矩阵来替代全参数更新，从而降低计算复杂度。
• P-Tuning 和 P-Tuning v2：通过引入额外的参数来调整模型的行为。

监督微调依赖于标注数据，而无监督微调则不依赖于标注数据，通常利用未标记的数据进行训练。

这些方法分别从不同角度出发，通过增加额外的参数、选择性地更新部分参数或引入新的参数化方式来提高微调效率。

每种微调方法都有其适用场景和优缺点。例如，全面微调适用于资源充足且对性能要求极高的情况；而参数高效微调则更适合资源有限的研究环境。具体选择哪种方法应根据实际应用需求和可用资源来决定。