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【大模型微调】一文掌握5种大模型微调的方法
（Prompt Tuning）在内的5种主流方法。 大模型微调究竟是什么？直观上，大模型微调即是指通过输入特定领域或任务的数据，并有选择性地调整模型参数的技术过程。 我们所讨论的5种微调方法，本质上都是对这个基础架构中自注意力机制与前馈神经网络等核心组件的参数进行优化的不同策略。 5、提示调整-轻量级的参数优化提示调整（Prompt Tuning）是一种“润物细无声”的微调，不改变模型自身，而是通过优化输入提示词的嵌入表示来引导模型输出。 四、大模型微调赋能智能未来综上所述，大模型微调是连接通用基座模型强大能力与具体业务需求的关键桥梁。
3.5K40编辑于 2025-10-23- 来自专栏AI
大模型微调
，仅优化这些新增的少量参数（通常占主模型的0.1%-5%），实现任务适配，是当前大模型（十亿/百亿/千亿参数量）、低资源任务、多任务适配的主流方式，也是LoRA所属的类别。 核心特点：效果接近全量微调，是工业级大模型的主流选择，参数量仍控制在5%以内。 PEFT整体核心特点 优点：参数更新比例0.1%-5%，算力/数据需求降至最低（千/万级样本即可）、无过拟合风险、多任务适配成本极低（一个主模型+多个PEFT小模块，切换任务仅替换模块）； 缺点：单一任务效果略逊于全量微调 早期Transformer小模型适配 参数高效微调（PEFT） 0.1%-5% 极低 千/万级以上 基本无（LoRA）/轻微（Adapter） LoRA/Adapter/IA³ 自注意力的Q/K/V投影矩阵，与你论文的核心技术高度契合； 次选LoRA+Adapter混合：若追求更高的任务适配效果，可在LoRA微调QKV的基础上，在MLP层插入轻量Adapter，参数量仍控制在5%
55410编辑于 2026-02-09 - 来自专栏AI工程
用mT5模型微调中文分类任务示例
用mT5模型微调中文分类任务示例 mT5模型是T5模型在多语言数据集C4上的继续训练，T5本身是比较早了，是2019年的一个模型，但是后来又有很多次不同的升级。 mT5模型论文发布自2020年10月。 最开始，这些prompt就是一些特殊的句子，比如说我们给gpt3的提示是：“1+1=2；2+2=4；4+5=9；5+6=”这样的提示，让模型继续生成，希望能输出5+6的正确答案。 具体实现 首先使用tansformers就可以很方便的去下载和调用谷歌的T5/mT5模型 安装pytorch和transformers，以及分词器（tokenizer）所需的sentencepiece ("google/mt5-base") 然后我们构建一个替换原版模型的输入器，用来把用于训练的prompt embedding加入到模型。
3.3K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏AI技术探索和应用
ChatGLM模型微调
ChatGLM3: https://github.com/THUDM/ChatGLM3微调前建议将模型下载到本地。微调前还需要安装依赖。 conda create -n chatglm3 python=3.11 -ypip install astunparse对话模型微调我们使用 ToolAlpaca 数据集来进行微调。 这种方法在微调的step较多的情况下会影响到模型的工具调用功能。 （5）部分微调结果，其中最后的输出中展示了模型的输出目录：Model weights saved in output/tool_alpaca_pt-20240118-203444-128-2e-2/pytorch_model.bin 训练精度强烈推荐使用 bf16 格式进行微调，并确认所有依赖和硬件满足微调硬件要求，否则可能出现 loss = 0 的情况。（5）部署和推断测试同Chat微调模型
1.7K21编辑于 2025-09-26 - 来自专栏相约机器人
PyTorch模型微调实例
__version__ Out[1]: '1.0.0' Fine tuning 模型微调 在前面的介绍卷积神经网络的时候，说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型，那么这些预训练好的模型是用来做什么的呢 没关系，我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调（fine-tune）。 PyTorch里面提供的经典的网络模型都是官方通过Imagenet的数据集与训练好的数据，如果我们的数据训练数据不够，这些数据是可以作为基础模型来使用的。 为什么要微调 1. 这时候如果还想用上大型神经网络的超强特征提取能力，只能靠微调已经训练好的模型。 2. = {x:len(image_dataset[x]) for x in dataset_names} 开始配置网络，由于ImageNet是识别1000个物体，我们的狗的分类一共只有120，所以需要对模型的最后一层全连接层进行微调
2K10发布于 2020-02-19 - 来自专栏AI理论与前沿
对于大模型，到底微调还是不微调？
调整开源大语言模型（LLM）的系列博客的第二篇文章。本文讨论：“什么时候应该进行微调，什么时候应该考虑其他技术？”0 引言在 LLM 出现之前，微调通常用于小规模模型（100M – 300M 参数）。 当时，最先进的领域应用通过监督微调（SFT）构建，即使用标注数据对预训练模型进行进一步训练，以适应自己的领域和下游任务。然而，随着大型模型（>1B 参数）的兴起，微调的问题变得更加复杂。 最重要的是，大型模型的微调需要更大的资源和商业硬件。下表 1 列出了在三种情况下，微调 Llama 2 7B 和 Llama 2 13B 模型的峰值 GPU 内存使用量。 1.4 成本节约微调可以将 Llama 2 70B/GPT-4 等大模型的技能提炼到较小的模型中，如 Llama 2 7B，从而在不影响质量的情况下降低成本和延迟。 例如，这篇文章展示了如何通过微调 GPT-3.5 评审模型，将其从更昂贵的 GPT-4 模型中提炼出来，最终节省了成本。1.5 新任务/能力通过微调，往往可以实现新的能力。
93100编辑于 2024-09-17 - 来自专栏喔家ArchiSelf
解读大模型的微调
实际上，可以使用预训练的大型语言模型进行新任务的上下文学习并进行微调。 那么，什么是上下文学习？又如何对大模型进行微调呢？ 1. 参数高效微调 参数高效微调允许我们在最小化计算和资源占用的同时重复使用预训练模型。 总的来说，参数高效微调至少有以下5个优点： 减少计算成本（需要更少的GPU和GPU时间）; 更快的训练时间（更快地完成训练）; 更低的硬件要求（可以使用更小的GPU和更少的存储器）; 更好的模型性能（减少过拟合 为什么要使用奖励模型而不是直接训练预先训练好的模型并使用人类反馈？主要原因是将人类纳入学习过程会造成瓶颈，我们无法实时获取反馈。 5.小结 微调预训练LLM的所有层仍然是适应新目标任务的黄金准则。 ” 解读TaskMatrix.AI 深度学习架构的对比分析 解读ChatGPT中的RLHF 解读Toolformer 知识图谱的5G追溯 图计算的学习与思考 AI系统中的偏差与偏见 面向AI 的数据生态系统
1.5K30编辑于 2023-09-02 - 来自专栏AI
迁移学习与模型微调
迁移学习与模型微调：如何利用已有的预训练模型1. 预训练模型与微调预训练模型（Pretrained Models）指的是已经在一个大规模数据集（例如ImageNet、COCO等）上进行过训练的模型。 微调通常包括两种方法：微调部分网络层：在这种方法中，我们保留预训练模型的大部分结构，只对模型的后几层进行重新训练，以适应目标任务的特定需求。 此时，研究人员可以利用在大规模图像数据集（如ImageNet）上训练的预训练模型，并通过微调来适应新的任务，例如通过微调ResNet模型来识别特定疾病的图像特征，如乳腺癌的X光片。 近年来，预训练的语言模型（如BERT、GPT、T5）在文本分类、命名实体识别（NER）、情感分析等任务中表现卓越。
92800编辑于 2025-01-27 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
大模型微调方法总结
假设要在下游任务微调一个预训练语言模型（如 GPT3），则需要更新预训练模型参数，公式表示如下： W0 是预训练模型初始化的参数，ΔW 就是需要更新的参数。 如果是全参数微调，则它的参数量=W0 参数量（如果是 GPT3，则 ΔW≈175B）。从这可以看出要全参数微调大语言模型，小家小户是不可能的。 通过添加 Adapter 模块来产生一个易于扩展的下游模型，每当出现新的下游任务，通过添加 Adapter 模块来避免全模型微调与灾难性遗忘的问题。 Adapter 方法不需要微调预训练模型的全部参数，通过引入少量针对特定任务的参数，来存储有关该任务的知识，降低对模型微调的算力要求。 [prompt tokens][mask]后效果会更好； p-tuning 的效果很好，之前的 Prompt 模型都是主打小样本效果，而 P-tuning 终于在整个数据集上超越了精调的效果： 5、prompt-tuning
2.9K42编辑于 2023-07-26 - 来自专栏DrugOne
扩展指令微调语言模型
作者将指令微调应用于各种模型系列，包括T5、PaLM和U-PaLM。这些模型系列涵盖了各种规模，从Flan-T5-small（80M参数）到PaLM和U-PaLM（540B参数）。 混合之后 表 5 在前面的结果基础上，作者现在展示了指令微调的普适性，将其应用于不同大小、架构和训练目标的多个模型。 除了PaLM系列模型外，还对具有编码器-解码器架构的T5模型进行指令微调，而不是PaLM的仅解码器架构。 指令微调大幅改善了所有模型类型的标准化平均性能。对于没有进行指令微调的T5模型，作者使用了进行语言建模的标准目标在C4上训练的经过LM适应的模型。 考虑到评估基准的难度以及T5模型不是多语言的事实，与未经微调的模型相比，T5模型从指令微调中受益最大。
74130编辑于 2023-09-19 - 来自专栏深圳架构师同盟
LoRA大模型微调介绍
一、微调流程二、选择微调基础模型如果我们需要进行的是监督指令微调，建议选择带-Instruct后缀的模型，关于模型命名及后缀说明如下截图：三、准备意图识别微调训练集和验证集提醒：从开源平台（如Hugging 也就是告诉模型在训练过程中 “学习” 的速度有多快。学习率越大，模型每次调整的幅度就越大；学习率越小，调整的幅度就越小。建议大家一开始使用比较小的学习率比较好，例如5e-5、4e-5 这种。 5、LoRA 秩（LoRA rank）LoRA（低秩适应）中的秩（Rank）是决定模型微调时参数更新 “表达能力” 的关键参数。它通过低秩矩阵分解的方式，控制可训练参数的规模与模型调整的灵活程度。 秩的数值越小，模型微调时的参数更新越 “保守”；秩的数值越大，模型能捕捉的特征复杂度越高，但也会消耗更多计算资源。 五、模型微调后验证通过预留的10%的微调数据集用做训练后的模型验证集。模型验证数据集中可以加上对应训练时的提示词，如：你是一个意图识别专家，可以根据用户的问题识别出意图，并返回对应的函数调用和参数。
44810编辑于 2026-01-21 - 来自专栏深度学习自然语言处理
GLoRA—高效微调模型参数！
FacT：FacT提出使用张量分解方法来存储额外的权重，将模型的权重张量化为单个3D张量，然后将其相加分解为轻量级因子。在微调中，只有因子会被更新和存储。 One-for-All unified formulation 对于模型微调，本文提出了一个统一的公式，包含所有可调维度，包括但不限于权重空间和特征空间。 通过PETL方法微调的模型应该表现出增强的域泛化能力，从而使它们更适用于现实场景。下表展示了GLoRA的域外泛化能力，其中单个ImageNet-1K微调的GLoRA模型经过域外数据集的测试。 总结 本文提出了GLoRA，这是一种广义参数高效的微调方法，它成功地证明了增强大规模预训练模型的微调和迁移学习能力的有效性。 这项工作不仅有助于改进大规模预训练模型的微调过程，而且还为未来的工作开辟了新的途径，包括进一步探索广义低秩适应技术、混合方法的开发以及搜索和优化算法的改进。
85610编辑于 2023-08-22 - 来自专栏数据分析与挖掘
pycaret之训练模型（创建模型、比较模型、微调模型）
1、比较模型 这是我们建议在任何受监管实验的工作流程中的第一步。此功能使用默认的超参数训练模型库中的所有模型，并使用交叉验证评估性能指标。它返回经过训练的模型对象。 2、创建模型 在任何模块中创建模型就像编写create_model一样简单。它仅采用一个参数，即型号ID作为字符串。 is the id of the model # check the model library to see all models models() # train rf model using 5 is the id of the model # check the model library to see all models models() # train rf model using 5 3、微调模型 在任何模块中调整机器学习模型的超参数就像编写tune_model一样简单。它使用带有完全可定制的预定义网格的随机网格搜索来调整作为估计量传递的模型的超参数。
2.7K10发布于 2020-10-27 - 来自专栏机器学习与统计学
微调大模型，门槛低到离谱
用 5GB 显存就能训练自己的推理模型 零精度损失：没有近似、没有折中，所有优化都是精确的 多平台部署：训完直接导出 GGUF、发到 vLLM、SGLang 或 Hugging Face 硬件兼容性感人 安装 PyTorch（去 pytorch.org 选好版本） # 5. 5. Run All，坐等 点击全部运行，然后去泡杯咖啡。Unsloth 会自动安装依赖、下载模型、开始训练。 以前你训 MoE 模型要用多卡集群，现在一张 A100 说不定就能搞定。 GRPO 强化学习，5GB 显存就能训推理模型 这是 DeepSeek R1 背后的核心技术之一。 DeepSeek V3+R1 满血微调工具一键启动，硬件要求降 10 倍 大模型微调实战，教程 + 代码 微调一个视觉大模型，手写数字识别为例，从零开始，基于 Qwen2.5，附代码！
72310编辑于 2026-03-02 - 来自专栏猿人谷
大语言模型的微调策略
此外，该论文特别关注不同方法在现实生活中的效率及其对数十亿参数规模的大语言模型的微调效果，并从存储效率、内存效率、计算效率、准确性和推理开销5个方面对不同方法做了比较。 （limit=5） #查询微调任务的状态 fine_tuning_job_id = "ftiob-xxx" client.fine_tuning.jobs.retrieve（fine_tuning_job_id ） #取消一个微调任务 client.fine_tuning.jobs.cancel（fine_tuning_job_id） #查询微调任务的5个事件 client.fine_tuning.jobs.list_events （fine_tuning_job_id=fine_tuning_job_id, limit=5） 微调和评估结束后，就可以使用微调出的模型了，代码如下： model = "ft:gpt-3.5-turbo （5）作者技术实力深厚，经验提炼与代码实操双助力：作者倾力总结多年AI架构实战经验，结合真实项目中的痛点问题，提供一线开发技巧与工程化思维，帮助开发者在实践中掌握大模型开发的“术”与“道”。
62510编辑于 2025-10-21 - 来自专栏CSDN博客
微调Whisper模型和加速推理
本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。 finetune.py：微调模型。 merge_lora.py：合并Whisper和Lora的模型。 evaluation.py：评估使用微调后的模型或者Whisper原模型。 准备好数据之后，就可以开始微调模型了。 微调完成之后会有两个模型，第一个是Whisper基础模型，第二个是Lora模型，需要把这两个模型合并之后才能之后的操作。 提示： 没有微调的模型，可能输出带有标点符号，影响准确率。其他更多的参数请查看这个程序。
3K30编辑于 2023-04-30 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（九）：大模型微调之计算微调参数占比
Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。 你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 本文重点介绍如何打印微调参数，以及微调参数占比计算。 二、计算微调参数占比 2.1 概述 基于LoRA进行模型微调时，需要先冻结全部参数，再指定相应的Linear层进行微调，那么如何计算全部参数，如何计算微调参数以及如何计算微调参数占全部参数的比例呢？ 2.2 模型参数结构一览 这里以Qwen2为例，在微调前，对大模型结构有所认知，对于QLoRA量化微调算法来说，只微调大模型的线性层（Linear层），后面会看到在LoRAConfig中，仅指定了"q_proj 三、总结 本文先对Qwen2模型结构进行一览，做到心中有数，之后讲解如何编写print_trainable_parameters(model)方法，如何冻结所有参数，如何指定需要微调的参数以及计算占比，
65910编辑于 2024-08-13 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
微调预训练的 NLP 模型
针对任何领域微调预训练 NLP 模型的分步指南 简介 在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。 ❞ 本教程重点介绍使用易于访问的开源数据微调通用句子编码器 (USE) 模型。 可以通过监督学习和强化学习等各种策略来微调 ML 模型。 在本教程中，我们将专注于一次（几次）学习方法与用于微调过程的暹罗架构相结合。 理论框架 可以通过监督学习和强化学习等各种策略来微调 ML 模型。 下一步涉及使用基线模型构建暹罗模型架构，并使用我们的特定领域数据对其进行微调。 本教程以通用句子编码器 (USE) 模型为例，提供了微调过程的分步指南。我们探索了理论框架、数据准备、基线模型评估和实际微调过程。结果证明了微调在增强域内相似性得分方面的有效性。
65831编辑于 2023-08-10 - 来自专栏数据派THU
独家 | 何时微调大语言模型？
作者：Skanda VIvek翻译：陈之炎校对：zrx 本文约3100字，建议阅读7分钟对开源的大语言模型进行微调的确令人兴奋不已，相比之下，又如何微调非开源的大语言模型呢？ 其中一个观点是，假设需要回答成千上万份文件中的问题，此时，对这些数据进行训练或微调开源模型，并询问利用这些数据微调模型会不会更容易一些？ 这就是微调的作用所在。 微调LLM 在讨论微调大语言模型之前，首先谈谈像BERT这样的小语言模型的微调，这在大语言模型出现之前很常见。 这与在特定的任务上微调BERT模型截然不同。 source=explore---------8-58--------------------bbc182a3_471b_4f78_ad66_68a6b5de2c39-------15 编辑：于腾凯 校对
60120编辑于 2023-08-08 - 来自专栏大模型&AIGC
6种大模型微调技术
其中Adapter由两层MLP组成，分别负责将Transformer的表征降维和升维(4) 特点只需要添加不到5%的可训练参数，即可以几乎达到全参数训练的效果在训练过程中大大节省了训练时间，做到时间有效性 》（2）摘要内容微调是实际上利用大型预训练语言模型执行下游任务的首选方法。 值得一提的是，通过使用T5模型进行模型大小的消融实验，我们展示了提示微调随着规模的增加变得更加具有竞争力：当模型参数超过数十亿时，我们的方法“缩小了差距”并达到了模型微调（即调整所有模型权重）的强大性能 随着我们预训练更大的模型，全面微调（即重新训练所有模型参数）变得不太可行。以GPT-3 175B为例，部署独立的微调模型实例，每个实例都有175B参数，成本是极其昂贵的。 其中LoRA的中间维度$r$，远小于原始模型的维度，即$r\ll min(d,k)$(5) 学习目标原始的LLM，一般也是CLM (Causal Language Model/Conditional Language
2.6K00编辑于 2025-05-08
腾讯云开发者
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