大语言模型（LLM）微调技术

随着大语言模型（LLM）的快速发展，如何高效地将其适配到特定任务或领域数据上成为了一个关键问题。微调技术应运而生，通过在预训练模型的基础上进行进一步训练，使其在特定任务上表现更优。本文将详细介绍几种主流的 LLM 微调技术，并持续跟踪新的研究进展。

1. 全参数微调（Full Fine-Tuning, FFT）

全参数微调是最直接的微调方法，即对模型的所有参数进行更新。这种方法的优点是简单直接，能够充分利用模型的所有参数进行优化。然而，它也存在明显的缺点：

因此，全参数微调更适合资源充足且对特定任务性能要求极高的场景。

为了克服全参数微调的缺点，参数高效微调（PEFT）技术应运而生。PEFT 的核心思想是仅更新模型中的一小部分参数，从而减少计算成本并缓解灾难性遗忘。以下是几种常见的 PEFT 方法：

LoRA 是一种经典的参数高效微调方法。它通过在模型的权重矩阵中添加两个低秩矩阵（A 和 B），仅对这些低秩矩阵进行更新。这种方法的优点包括：

LoRA 的核心公式如下：

其中，W0 是预训练模型的原始权重，B 和 A是新增的低秩矩阵。

QLoRA 是 LoRA 的一种扩展，结合了量化技术。通过将模型参数量化到较低的比特（如 4 比特），QLoRA 进一步降低了内存占用，同时保持了 LoRA 的高效性。这种方法特别适合在资源受限的设备上进行微调。

P-Tuning 是一种基于软提示（Soft-Prompt）的微调方法。它通过在模型的嵌入层中添加新的参数，而不直接修改原始模型的参数。这种方法的优点是简单高效，同时能够显著提升模型在特定任务上的表现。

RLHF 是一种结合人类反馈的微调方法。它通过强化学习的方式，让模型根据人类标注的偏好数据进行优化。这种方法的核心是利用人类的判断来指导模型的训练，从而生成更符合人类期望的结果。

随着多模态模型的发展，多模态微调也成为了一个重要的研究方向。例如，AudioLM 和 AudioPaLM 等模型通过将音频数据令牌化为声学和语义令牌，结合文本和音频数据进行微调。这种方法能够显著提升模型在多模态任务上的表现。

为了简化微调流程，一些开源框架提供了高效的微调工具。例如，LLaMA-Factory 提供了一个统一的微调框架，支持多种模型和微调方法。此外，LitGPT 和 Skywork 等工具也为开发者提供了便捷的微调解决方案。

LLM 微调技术的多样化为开发者提供了丰富的选择。全参数微调适合资源充足且对性能要求极高的场景；参数高效微调（如 LoRA 和 QLoRA）则更适合资源受限的环境；而基于人类反馈的强化学习微调则能够生成更符合人类期望的结果。选择合适的微调方法需要根据具体任务和资源情况进行权衡。