全参数微调（Full Parameter Fine-tuning）

直观理解

全参数微调就像是对一个通才进行全方位的专业培训。想象一个精通多个领域的专家，我们通过系统的训练，让他在特定领域变得更加专业。这个过程中，专家的所有知识和技能都会被调整，以更好地适应新的专业领域。

技术原理

1. 基本流程

全参数微调的核心步骤：

• 加载预训练模型
• 修改输出层以适应目标任务
• 在目标任务数据上训练所有参数
• 保存微调后的模型

2. 参数更新

在全参数微调中，模型的所有参数都会被更新：

$\theta_{new} = \theta_{old} - \alpha \nabla L(\theta_{old})$

其中：

• $\theta_{new}$ 是更新后的参数
• $\theta_{old}$ 是原始参数
• $\alpha$ 是学习率
• $L(\theta)$ 是损失函数

数学推导

1. 梯度计算

对于每个参数 $\theta_i$，其梯度计算为：

$\frac{\partial L}{\partial \theta_i} = \frac{\partial L}{\partial y} \cdot \frac{\partial y}{\partial \theta_i}$

其中：

• $L$ 是损失函数
• $y$ 是模型输出
• $\theta_i$ 是第i个参数

2. 学习率调整

使用带预热的线性衰减学习率：

$\alpha_t = \begin{cases} \alpha_{max} \cdot \frac{t}{T_{warmup}} & t \leq T_{warmup} \\ \alpha_{max} \cdot \frac{T_{total} - t}{T_{total} - T_{warmup}} & t > T_{warmup} \end{cases}$

实现细节

class FullParameterFineTuning:
    def __init__(self, pretrained_model, num_labels):
        self.model = pretrained_model
        # 修改输出层
        self.model.classifier = nn.Linear(
            self.model.config.hidden_size,
            num_labels
        )
        
    def train_step(self, batch, optimizer):
        # 前向传播
        outputs = self.model(**batch)
        loss = outputs.loss
        
        # 反向传播
        loss.backward()
        
        # 梯度裁剪
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(
            self.model.parameters(),
            max_norm=1.0
        )
        
        # 参数更新
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
        
        return loss.item()

优化技巧

1. 训练策略

1. 梯度累积

   • 模拟更大的批次大小
   • 减少内存占用

2. 混合精度训练

   • 使用FP16加速训练
   • 降低显存使用

2. 正则化方法

1. 权重衰减

   • 控制模型复杂度
   • 防止过拟合

2. Dropout调整

   • 增加模型鲁棒性
   • 提高泛化能力

应用场景

1. 任务类型

   • 文本分类
   • 序列标注
   • 生成任务

2. 数据规模

   • 大规模数据集
   • 领域特定数据

注意事项

1. 资源需求

   • 大量计算资源
   • 充足的GPU显存

2. 训练监控

   • 损失曲线
   • 验证指标
   • 过拟合风险

3. 模型保存

   • 定期检查点
   • 最佳模型保存
   • 版本管理