Text-to-SQL（或者Text2SQL），顾名思义就是把文本转化为SQL语言，更学术一点的定义是：把数据库领域下的自然语言（Natural Language，NL）问题，转化为在关系型数据库中可以执行的结构化询语言（Structured Query Language，SQL），因此Text-to-SQL也可以被简写为NL2SQL。

模型的大小是指模型参数的数量。大型的预训练模型如Bert、GPT等通常有数亿到数十亿个参数，而较小的模型可能只有数百万到数千万个参数。综上所述，全参数微调所需的显存量取决于模型的大小、批量大小、训练数据的维度以及训练设备的显存限制。在进行全参数微调之前，建议先评估所需的显存量，并确保训练设备具备足够的显存来支持训练过程。如果输入数据具有较高的维度，例如图像数据，那么所需的显存量可能会更大。较大的批

适配器微调（Adapter-tuning）是一种用于微调预训练模型的方法，其思路可以概括如下：适配器微调的思路是在预训练模型中添加适配器层，并只微调适配器层的参数，从而保留预训练模型的知识、减少计算量和时间，并提高模型的可解释性和可复用性。冻结其他层：在适配器微调中，通常会冻结预训练模型的其他层，只微调适配器层的参数。学习率调整：在微调过程中，可以使用较小的学习率来微调适配器层的参数，以避免过大的

领域模型微调是指使用预训练的通用语言模型（如BERT、GPT等）对特定领域的数据进行微调，以适应该领域的任务需求。在进行领域模型微调之前，建议仔细阅读所使用模型的文档和示例代码，以了解其具体的数据输入格式要求。数据集应以常见的文件格式（如文本文件、CSV文件、JSON文件等）保存，并确保数据的格式与模型输入的要求一致。对于序列标注任务，每个样本应包含文本和对应的标签序列，可以使用制表符或逗号将文本

综上所述，微调大语言模型所需的显存大小取决于模型的大小、批次大小、序列长度和训练过程中使用的优化算法等因素。如果显存不足以容纳整个批次或序列，可能需要减小批次大小或序列长度，或者使用分布式训练等策略来解决显存不足的问题。需要注意的是，显存需求还受到训练过程中使用的优化算法的影响。对于大型语言模型，如GPT-2、GPT-3等，它们通常具有数亿或数十亿个参数，因此需要大量的显存来存储模型参数和梯度。微

它是 Google 开发的预训练语言模型，于 2018 年 10 月推出。，一站式AI工具、资料、课程资源学习平台，每日持续更新。通过分享最新AI工具、AI资源等，帮助更多人了解使用AI，提升工作和学习效率。它指的是 OpenAI 创建的大型语言模型 (LLM) 系列，以。图片来源：Radford、Narasimhan、Salimans 和 Sutskever，2016 年。它们经过预先训练，并在