本文主要是介绍神经网络微调技术全解（01）-不同的微调方法如PEFT、SFT、LoRa、QLoRa等，旨在解决不同的问题和挑战，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
微调技术在深度学习和大模型的应用中起到了关键作用。不同的微调方法如PEFT、SFT、LoRa、QLoRa等，旨在解决不同的问题和挑战。以下是它们的简介及各自解决的问题。
1. PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
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问题：在处理大规模预训练模型时，全面微调所有参数会消耗大量计算资源和存储空间。对于一些特定任务，全面微调可能不必要，并且可能导致过拟合。
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解决方案：PEFT通过只微调部分参数来节省资源。常见的方法包括冻结大部分模型参数，只微调特定层或参数，如最后几层或者中间的某些关键层。这减少了微调所需的计算量和存储需求，同时仍能有效适应特定任务。
2. SFT (Supervised Fine-Tuning)
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问题：许多预训练模型是在无监督或自监督学习环境下训练的，但实际应用中通常需要在监督环境下进行微调以适应特定任务（如分类、翻译）。
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解决方案：SFT通过在标注数据上微调模型，使其更好地执行特定的监督学习任务。这种方法通常用于将通用的预训练模型适应特定的、有标注数据集的任务。
3. LoRa (Low-Rank Adaptation)
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问题：在微调大型模型时，计算和存储成本可能非常高，尤其是在高维度的模型参数空间中。
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解决方案：LoRa通过将微调任务分解为低秩矩阵乘法来减少参数空间的维度。具体而言，它通过在低秩空间中对参数进行调整，从而大幅减少了需要微调的参数数量。这种方法在不显著降低性能的情况下，极大地节省了计算和存储资源。
4. QLoRa (Quantized Low-Rank Adaptation)
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问题：即使使用LoRa技术，微调大模型仍可能面临高计算和存储成本，尤其是对于资源有限的环境。
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解决方案：QLoRa在LoRa的基础上进一步引入量化技术，将参数表示为低精度（如8-bit或更低），从而减少存储和计算需求。QLoRa保留了LoRa在降低维度上的优势，并进一步压缩了参数的存储大小，使得在更低资源条件下也能进行高效微调。
除了PEFT、SFT、LoRa和QLoRa之外，还有许多其他常用的微调技术，每种技术都针对特定问题或应用场景设计。以下是一些重要的微调技术及其解决的问题：
1. Adapter
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问题：在多任务学习中，全面微调一个预训练模型以适应每个任务可能非常昂贵，且可能导致模型在不同任务之间的干扰。
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解决方案：Adapter通过在模型的某些层之间插入额外的、可训练的小型模块（称为Adapter模块），实现对特定任务的适应。主模型的大部分参数保持不变，Adapter模块通过极少量的额外参数对新任务进行学习和适应。这种方法非常节省计算资源，并且易于在多个任务之间共享同一主模型。
2. Prompt Tuning
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问题：直接微调大型预训练语言模型可能会导致过度拟合，尤其是当数据量有限时。此外，微调模型的所有参数可能计算成本过高。
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解决方案：Prompt Tuning通过优化特定的前缀或输入提示（prompt），而不是微调整个模型。这些提示用于引导模型在特定任务上的表现，而模型参数保持冻结。这种方法尤其适用于大规模语言模型（如GPT系列），能够通过调整输入来适应不同任务，而无需微调大量模型参数。
3. Prefix Tuning
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问题：类似于Prompt Tuning的挑战，大模型的全面微调在资源上过于昂贵，而且当训练数据有限时，可能会过拟合。
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解决方案：Prefix Tuning通过添加可训练的前缀向量（prefix vectors）到模型的输入中，来影响模型的行为。这些前缀向量在训练过程中是可调整的，而模型的其余部分则保持冻结状态。Prefix Tuning同样通过调整少量参数来适应不同任务，并且非常适合处理大型预训练模型。
4. BitFit
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问题：微调整个模型的所有参数可能既昂贵又不必要，尤其是对于特定任务而言。
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解决方案：BitFit（Bias Term Fine-Tuning）只微调模型中的偏置项（bias terms），而冻结所有其他参数。这种方法极大地减少了微调的参数数量，并且在某些任务上仍能保持良好的性能。BitFit是一种极为轻量级的微调方法，特别适用于资源受限的场景。
5. Layer-wise Fine-Tuning
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问题：在训练大模型时，直接微调整个模型可能难以控制，容易过拟合或导致不稳定的结果。
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解决方案：Layer-wise Fine-Tuning通过逐层解冻模型的参数进行微调，而不是一次性调整所有层。这种方法可以通过逐步调整来稳定训练过程，并减少过拟合的风险。通常，先解冻最靠近输出的层，然后逐渐解冻较深的层。
6. Elastic Weight Consolidation (EWC)
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问题：在顺序学习（continual learning）中，模型在新任务上的微调可能导致对之前任务的遗忘（catastrophic forgetting）。
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解决方案：EWC通过在微调过程中添加一个正则化项，约束模型参数的变化，尤其是那些对之前任务重要的参数。这有助于在微调新任务时，保留模型在旧任务上的性能，从而缓解遗忘问题。
7. Distillation Fine-Tuning
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问题：直接微调大型模型可能过于复杂和资源密集，而在许多实际应用中，需要将复杂模型简化以便于部署。
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解决方案：模型蒸馏（Distillation）通过训练一个较小的“学生模型”来模仿“教师模型”（通常是大型预训练模型）的行为。微调时，可以使用教师模型生成的软标签（soft labels）来指导学生模型的训练，从而在保持性能的同时显著降低模型的复杂度和部署成本。
8. Continual Learning
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问题：传统的微调方法在面对新任务时往往会忘记旧任务的知识，即所谓的“灾难性遗忘”。
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解决方案：Continual Learning方法（如Experience Replay, Gradient Episodic Memory）通过保留一部分旧任务的训练数据或计算参数更新时考虑旧任务的影响，来避免灾难性遗忘。这种方法可以在不需要重新训练的情况下，持续学习新任务。
总结
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PEFT：关注减少全面微调的计算和存储需求，通过部分参数的微调实现高效适应性。
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SFT：专注于将无监督预训练模型转换为能够执行特定监督任务的模型。
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LoRa：通过低秩矩阵分解减少微调参数的数量，从而降低计算和存储成本。
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QLoRa：在LoRa的基础上引入量化，进一步减少存储需求，适用于资源有限的场景。
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Adapter: 用于多任务学习，通过添加可训练模块进行适应。
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Prompt Tuning: 通过优化输入提示来引导大语言模型的任务表现。
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Prefix Tuning: 通过训练前缀向量来影响模型输出，适合大模型。
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BitFit: 仅微调偏置项，极大减少参数量。
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Layer-wise Fine-Tuning: 逐层解冻模型，控制训练过程。
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EWC: 用于顺序学习，防止模型遗忘旧任务。
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Distillation Fine-Tuning: 将大模型蒸馏成小模型，便于部署。
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Continual Learning: 避免灾难性遗忘，适应新任务。
这些技术各有侧重，为不同任务和资源限制提供了多种解决方案，结合使用时可以根据实际需求选择最合适的微调方法，以达到资源与性能的最佳平衡。
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