總結！大模型微調（Tuning）的常見方法

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原標題：總結！大模型微調（Tuning）的常見方法
關鍵字：模型,參數,任務,方法,知乎
文章來源：算法邦
內容字數：12945字

內容摘要：

直播預告 | 1月17日晚7點，「多模態大模型線上閉門會」正式開講！阿里巴巴通義實驗室 NLP 高級算法專家嚴明參與出品，攜手劉兆洋、李彥瑋、文束三位青年學者，共同探討多模態大模型的發展與應用，歡迎報名。本文轉載自公眾號：青稞AI，原作者：愛吃牛油果的璐璐@知乎，如需轉載請與原作者聯系。前言：微調是指調整大型語言模型（LLM）的參數以適應特定任務的過程。這是通過在與任務相關的數據集上訓練模型來完成的。所需的微調量取決于任務的復雜性和數據集的大小。在深度學習中，微調是一種重要的技術，用于改進預訓練模型的性能。除了微調ChatGPT之外，還有許多其他預訓練模型可以進行微調。
01PEFT是什么PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）是hugging face開源的一個參數高效微調大模型的工具，里面集成了4種微調大模型的方法，可以通過微調少量參數就達到接近微調全量參數的效果，使得在GPU資源不足的情況下也可以微調大模型。02微調方法微調可以分為全微調和重用兩個方法：
全微調（Full Fine-tuning）：全微調是指對整個預訓練模型進行微調，包括所有的模

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作者簡介：「算法邦」，隸屬于智猩猩，關注大模型、生成式AI、計算機視覺三大領域的研究與開發，提供技術文章、講座、在線研討會。