收藏必备！小白程序员轻松入门大模型微调实战（含Prompt-tuning、Adapter-tuning等）
本文介绍了大模型微调的重要性及其基本流程，重点讲解了参数高效微调（PEFT）方法，包括参数附加方法（如Prompt-tuning、Adapter-tuning、Prefix-tuning、Proxy-tuning）、参数选择方法（如BitFit、Child-tuning）和低秩适配方法（如LoRA、AdaLoRA等）。通过这些方法，可以减少微调所需参数数量和计算开销，提升大模型微调效率。文章还提及了Hugging Face的PEFT库，为开发者提供了统一接口。
指令微调
指令微调（Instruction Tuning）是一种用于下游任务适配的重要方法。其核心思想是利用“指令—响应”数据对预训练模型进行微调，使模型能够更好地理解和遵循自然语言指令，从而完成多种下游任务。
与传统面向单一任务的监督微调不同，指令微调更强调模型对自然语言指令的理解与泛化能力，因此通常能够提升模型的多任务适应性。
指令微调的基本流程
指令微调通常依赖高质量的指令数据，并通过监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）来训练模型。其基本流程通常包括以下两个步骤：
- 指令数据构建：构造包含指令及其对应输出的训练数据。
- 监督微调：基于标注好的指令数据对预训练模型进行训练。
由于全参数监督微调通常需要较高的计算资源和显存开销，因此在实际应用中，常采用参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）方法，以减少可训练参数数量并降低微调成本。
参数高效微调（PEFT）
参数高效微调通过避免更新全部模型参数，减少训练时需要优化的参数量和计算开销，从而提升大模型微调的效率。
常见的 PEFT 方法可以粗略分为以下几类：
- • 参数附加方法（Additional Parameter Methods）
- • 参数选择方法（Parameter Selection Methods）
- • 低秩适配方法（Low-Rank Adaptation Methods）
参数附加方法
参数附加方法（Additional Parameter Methods）通过在模型中引入新的、较小的可训练模块，实现对预训练模型的高效适配。在微调过程中，通常冻结原始模型参数，仅更新这些新增参数。
常见的参数附加方法包括：
- • 适配器微调（Adapter-tuning）
- • 提示微调（Prompt-tuning）
- • 前缀微调（Prefix-tuning）
- • 代理微调（Proxy-tuning）
从作用位置来看，这类方法可以粗略理解为三类：
- • 加在输入
- • 加在模型
- • 加在输出或解码阶段
加在输入：Prompt-tuning
加在输入的方法将额外参数附加到模型的输入嵌入（Embedding）中，Prompt-tuning 就属于这一类方法。
提示嵌入（Prompt Embedding）是一种典型的参数附加方式。它通过在输入序列前加入可训练的提示向量，引导模型完成特定任务。在训练过程中，原始模型参数保持不变，仅更新提示嵌入；在推理阶段，通过使用训练得到的提示嵌入，可以在不修改原始模型参数的前提下控制模型行为。
加在模型：Prefix-tuning
Prefix-tuning 也是一种常见的参数附加方法。与 Prompt-tuning 主要作用于输入不同，Prefix-tuning 会为 Transformer 每一层的注意力模块引入可学习的前缀表示。
这些前缀通常以额外的 key/value 前缀形式参与注意力计算。在训练过程中，仅更新这些前缀参数，而原始模型参数保持不变。通过这种方式，模型能够在不进行全参数微调的情况下适应新任务。
加在输出：Proxy-tuning
与前面通过新增可训练参数进行适配的方法不同，代理微调（Proxy-tuning）更侧重于在解码阶段对模型输出进行调整。
代理微调（Proxy-tuning）提供了一种轻量级的解码时（decoding-time）方法，允许我们在不直接修改大语言模型权重的前提下，仅通过访问模型输出的词汇表预测分布，对大语言模型进行进一步定制化调整。
参数选择方法
参数选择方法（Parameter Selection Methods）仅选择模型的一部分参数进行微调，而冻结其余参数。这类方法利用模型中不同参数的重要性差异，只对部分关键参数进行更新，以降低训练成本。
常见的参数选择方法包括：
- • BitFit
- • Child-tuning
从选择方式来看，这类方法通常可以分为两类：
- • 基于规则的方法
- • 基于学习的方法
基于规则的方法：BitFit
基于规则的方法根据人工经验或预先设定的规则，确定哪些参数参与更新。BitFit 是其中较有代表性的方法。
BitFit 通过仅优化神经网络各层中的偏置项（bias）以及任务特定的分类头，实现参数高效微调。尽管可训练参数极少，但在某些任务中仍能取得不错的效果。
基于学习的方法：Child-tuning
基于学习的方法会在训练过程中自动选择可训练的参数子集。Child-tuning 是这一方向的代表方法之一。
Child-tuning 通过梯度掩码机制，仅允许选中的子网络参数接收梯度更新，而屏蔽其他参数的梯度，从而实现对可训练参数子集的自动选择。
低秩适配方法
低秩适配方法（Low-Rank Adaptation Methods）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，仅微调低秩更新部分，从而减少微调时的显存和计算开销。
常见的低秩适配方法包括：
- • LoRA
- • AdaLoRA
- • QLoRA
- • DoRA
参数高效微调框架
Hugging Face 开发的开源库 PEFT 提供了多种参数高效微调方法的统一接口，便于开发者快速实践 LoRA、Prompt-tuning、Prefix-tuning 等方法。
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