大模型微调技术分类

在大模型技术广泛应用于自然语言处理及人工智能领域的背景下，针对特定任务的模型优化方法研究日益深入。作为提升大模型性能的核心技术手段，微调方法依据参数调整范围与方式的差异，主要划分为全参数微调与部分参数微调两大体系。本文将系统解析这两类技术的核心特征与应用场景。

全参数微调

全参数微调涉及对模型的所有参数进行更新，通常适用于任务需求较高或数据量充足的场景。主要的子类别包括：

• 全参数微调

  这是最直接的微调方式，调整模型所有层的权重，以适配新的任务需求。优点是灵活性强，但计算成本较高。

• 部分参数微调

  仅更新模型部分层的参数，例如仅微调前几层或特定层（如LayerNorm Tuning），以减少计算开销并保留预训练知识。

部分参数微调

部分参数微调技术旨在通过仅调整模型的子集参数来实现高效适配，广泛应用于资源受限或需要快速部署的场景。其主要子类别包括：

• 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）

  这一类别包含多种方法，旨在最大化性能提升的同时最小化参数调整量。

• • LoRA、AdaLoRA、QLoRA、PiSSA、DoLoRA、LoHa、DoRA等

    这些方法通过引入低秩适配器或量化技术，仅更新少量参数，显著降低内存和计算需求。

  • Adapter Tuning

    通过在模型中插入适配器模块，仅训练这些模块的参数，保留主模型的预训练权重。

  • 基于Prompt的微调

    包括Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning和P-Tuning v2等方法，通过优化输入提示或前缀来引导模型输出，而不对模型核心参数进行大幅调整。

大模型微调技术的分类体现了在性能与效率之间的权衡。全参数微调适合数据丰富、计算资源充足的场景，而部分参数微调则在资源有限或快速迭代需求下更具优势。不同的微调方法如LoRA、Adapter Tuning和Prompt Tuning等，各有侧重，提供了灵活的选择以满足多样化的应用需求。随着技术的不断发展，未来可能出现更高效的微调策略，以进一步推动大模型的实用性与普及性。

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那么，我们该如何学习大模型呢？

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L1级别：启航篇 | 极速破界AI新时代

• AI大模型的前世今生：了解AI大模型的发展历程。
• 如何让大模型2C能力分析：探讨大模型在消费者市场的应用。
• 行业案例综合分析：分析不同行业的实际应用案例。
• 大模型核心原理：深入理解大模型的核心技术和工作原理。

L2阶段：攻坚篇 | RAG开发实战工坊

• RAG架构标准全流程：掌握RAG架构的开发流程。
• RAG商业落地案例分析：研究RAG技术在商业领域的成功案例。
• RAG商业模式规划：制定RAG技术的商业化和市场策略。
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L3阶段：跃迁篇 | Agent智能体架构设计

• Agent核心功能设计：设计和实现Agent的核心功能。
• 从单智能体到多智能体协作：探讨多个智能体之间的协同工作。
• 智能体交互任务拆解：分解和设计智能体的交互任务。
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L4阶段：精进篇 | 模型微调与私有化部署

• 打造您的专属服务模型：定制和优化自己的服务模型。
• 模型本地微调与私有化：在本地环境中调整和私有化模型。
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• 模型部署与评估：部署和评估模型的性能和效果。

专题集：特训篇

• 全新升级模块：学习最新的技术和模块更新。
• 前沿行业热点：关注和研究当前行业的热点问题。
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