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模型微调方法 (Fine-tuning)

什么是模型微调？

预训练模型通过海量通用数据训练获得强大的语言理解能力。但在特定任务上，需要通过微调来让模型适应特定领域。

三种主流微调方法

1. Full Parameter Fine-tuning（全参数微调）

原理：更新预训练模型的所有参数

特点：

• ✅ 适应能力最强
• ❌ 需要较大计算资源
• ❌ 可能导致过拟合
• ❌ 存储成本高

2. Freeze（冻结微调）

原理：冻结部分层，只更新部分参数。通常冻结底层（特征提取层），只训练顶层。

特点：

• ✅ 减少计算资源需求
• ✅ 保留底层特征提取能力
• ✅ 训练更快
• ✅ 平衡性能与资源消耗

3. LoRA（低秩适配）

原理：通过低秩适配矩阵更新参数，只训练少量新增参数，原始模型参数保持不变。

特点：

• ✅ 参数量极大减少（只有原模型的0.1%-1%）
• ✅ 存储高效
• ✅ 训练速度快
• ✅ 可组合多个适配器

方法对比