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# 微调技术

# 概述

微调是将预训练模型适应到特定任务的关键技术，通过在目标任务数据上进行训练，使模型获得解决特定问题的能力。本章将详细介绍各种微调方法的原理、特点和实践指南。

# 基本概念

微调就像是对预训练模型进行"专业培训"，让它能够更好地完成特定任务。这个过程类似于一个通才经过专业训练后成为某个领域的专家。

# 微调策略

# 全参数微调

  1. 优点

    • 模型性能最优
    • 适应性强

  2. 缺点

    • 计算资源消耗大
    • 存储空间需求高

# LoRA (Low-Rank Adaptation)

# 原理介绍

通过低秩分解来实现参数高效的模型适应：

W = W_0 + BA
# W_0: 固定的预训练权重
# B: d×r矩阵
# A: r×d矩阵
# r << d: 低秩约束

# 实现方法

# 使用PEFT库实现LoRA
from peft import LoraConfig, get_peft_model

config = LoraConfig(
    r=8,  # 低秩维度
    lora_alpha=32,  # 缩放因子
    target_modules=["query", "value"]  # 需要适应的模块
)
model = get_peft_model(base_model, config)

# Prompt Tuning

# 基本概念

提示学习通过设计任务相关的提示模板，将下游任务转换为预训练任务的形式。

# 提示设计方法

  1. 手工模板
# 情感分类任务的提示模板
template = "这篇评论很{mask}。"
text = f"电影很精彩。{template}"
# 期望模型预测：好、棒、精彩等正面词
  1. 自动模板生成
  • 基于规则生成
  • 连续提示优化
  • 离散模板搜索

# 微调技巧

  1. 学习率设置

    • 使用较小的学习率
    • 采用学习率预热
    • 使用学习率衰减

  2. 数据处理

    • 数据清洗和规范化
    • 数据增强
    • 平衡数据分布

  3. 训练策略

    • 分层学习率
    • 梯度裁剪
    • 早停策略

# 评估指标

  1. 任务相关指标

    • 准确率
    • F1分数
    • BLEU分数
    • ROUGE分数

  2. 效率指标

    • 训练时间
    • 内存占用
    • 推理延迟

# 常见问题

  1. 过拟合

    • 增加正则化
    • 使用早停
    • 调整模型大小

  2. 灾难性遗忘

    • 使用弹性权重整合
    • 知识蒸馏
    • 渐进式学习

  3. 资源限制

    • 使用混合精度训练
    • 模型压缩
    • 选择合适的微调策略

# 最佳实践

  1. 选择合适的预训练模型
  2. 准备高质量的训练数据
  3. 合理设置超参数
  4. 监控训练过程
  5. 定期评估和调整

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