尽管大语言模型通过海量预训练数据学习到了丰富的通用知识，但在面对某些预训练覆盖不足的垂直领域时，仍表现出适应性不足的短板。在这类场景下，单纯依靠提示工程往往难以实现高质量的领域适配。为了提升模型在特定领域的表现，通常需要对模型参数进行进一步微调。然而，由于大语言模型参数规模庞大，全面微调不仅计算开销巨大，而且对存储资源和训练成本提出了较高要求，这在很大程度上限制了其在垂直领域的落地应用。

为降低微调成本并提升实用性，研究者提出了多种参数高效微调（PEFT, Parameter-Efficient Fine-Tuning）技术，旨在在不大幅增加模型计算负担的前提下，实现定制化的领域适配。

1 参数高效微调简介

对于预训练数据涉及较少的垂直领域，大语言模型需要对这些领域及相应的下游任务进行适配。上下文学习和指令微调是进行下游任务适配的有效途径，但它们在效果或效率上存在缺陷。为弥补这些不足，参数高效微调技术应运而生。

当前主流的三类参数高效微调策略，包括：

1. 参数附加方法（Adapter-based Methods）
   通过在原模型结构中引入少量新参数模块，实现领域特定能力的注入。
2. 参数选择方法（Parameter Selection Methods）
   在原有参数中选择并微调对目标任务影响最大的部分，减少整体调整范围。
3. 低秩适配方法（Low-Rank Adaptation Methods）
   以低秩矩阵对模型参数进行建模和调整，如LoRA，兼顾性能与效率

2 参数高效微调详解

参数高效微调旨在避免微调全部参数，减少在微调过程中需要更新的参数数量和计算开销，从而提高微调大语言模型的效率。主流的 PEFT 方法可以分为三类：参数附加方法，参数选择方法以及低秩适配方法.

1）参数附加方法

参数附加方法在模型结构中附加新的、较小的可训练模块。在进行微调时，将原始模型参数冻结，仅微调这些新加入的模块，从而来实现高效微调。这些模块通常称为适应层（Adapter Layer）。它们被插入到模型的不同层之间，用于捕获特定任务的信息。由于这些新增的适应层参数量很小，所以参数附加方法能够显著减少需要更新的参数量。典型方法包括：适配器微调、提示微调、前缀微调 和 代理微调 等。

2）参数选择方法

参数选择方法仅选择模型的一部分参数进行微调，而冻结其余参数。这种方法利用了模型中仅有部分参数对下游任务具有决定性作用的特性，“抓住主要矛盾”，仅微调这些关键参数。选择性地微调这些关键参数，可以在降低计算负担的同时提升模型的性能。典型的方法包括：BitFit 、Child-tuning 以及 FishMask 等。

3）低秩适配方法

低秩适配方法通过低秩矩阵来近似原始权重更新矩阵，并冻结原始参数矩阵，仅微调低秩更新矩阵。由于低秩更新矩阵的参数数量远小于原始的参数更新矩阵，因此大幅节省了微调时的内存开销。LoRA 是经典的低秩适配方法，后续有 AdaLoRA、DyLoRA 以及 DoRA 等变体被提出，进一步改进了 LoRA 性能。

3 和指令微调的区别

指令微调（Instruction Tuning）是另一种进行下游任务适配的方法。指令微调旨在对模型进行任务指令的学习，使其能更好地理解和执行各种自然语言处理任务的指令。指令微调需首先构建指令数据集，然后在该数据集上进行监督微调。

指令数据构建：指令数据通常包含指令（任务描述）、示例（可选）、问题和回答，如图所示。通过使用模板将带标签的自然语言数据集，转换为指令格式的 < 输入，输出> 对。

监督微调：通过上述方法构建完数据集后，可以用完全监督的方式对预训练模型进行微调，在给定指令和输入的情况下，通过顺序预测输出中的每个token 来训练模型。经过微调的大语言模型能够显著提升指令遵循能力，这有助于增强其推理水平，泛化到新任务和新领域。

尽管指令微调能有效帮助大语言模型理解新领域的数据知识，提高大语言模型在下游任务上的性能。然而，监督微调需要较大的计算资源，以 LLaMA2-7B 模型为例，直接进行全量微调需要近 60GB 内存，普通的消费级 GPU（如 RTX4090（24GB））无法完成微调。因此，为了在资源受限的环境中有效微调大语言模型，研究参数高效的微调技术显得尤为重要。

4 参数高效微调的优势

参数高效微调有以下优势：

1. 计算效率高：PEFT 技术减少了需要更新的参数数量，从而降低了训练时的计算资源消耗；

2）存储效率高：通过减少需要微调的参数数量，PEFT 显著降低了微调模型的存储空间，特别适用于内存受限的设备；

3）适应性强：PEFT 能够快速适应不同任务，而无需重新训练整个模型，使得模型在面对变化环境时具有更高的灵活性

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