总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

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原标题：总结！大模型微调（Tuning）的常见方法
关键字：模型,参数,任务,方法,知乎
文章来源：算法邦
内容字数：12945字

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直播预告 | 1月17日晚7点，「多模态大模型线上闭门会」正式开讲！阿里巴巴通义实验室 NLP 高级算法专家严明参与出品，携手刘兆洋、李彦玮、文束三位青年学者，共同探讨多模态大模型的发展与应用，欢迎报名。本文转载自公众号：青稞AI，原作者：爱吃牛油果的璐璐@知乎，如需转载请与原作者联系。前言：微调是指调整大型语言模型（LLM）的参数以适应特定任务的过程。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型来完成的。所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调是一种重要的技术，用于改进预训练模型的性能。除了微调ChatGPT之外，还有许多其他预训练模型可以进行微调。
01PEFT是什么PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）是hugging face开源的一个参数高效微调大模型的工具，里面集成了4种微调大模型的方法，可以通过微调少量参数就达到接近微调全量参数的效果，使得在GPU资源不足的情况下也可以微调大模型。02微调方法微调可以分为全微调和重用两个方法：
全微调（Full Fine-tuning）：全微调是指对整个预训练模型进行微调，包括所有的模

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作者简介：「算法邦」，隶属于智猩猩，关注大模型、生成式AI、计算机视觉三大领域的研究与开发，提供技术文章、讲座、在线研讨会。