一、大模型微调的核心技术
参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT）
LoRA（Low-Rank Adaptation）：通过低秩矩阵分解调整部分参数，减少计算量。
Adapter Layers：在模型中插入小型适配器模块，仅训练这些模块。
Prefix Tuning：在输入前添加可学习的向量（Prefix），引导模型生成特定输出。
优化策略
学习率调整：使用较低学习率（如预训练的1/10），避免破坏已有知识。
分层学习率：不同层设置不同学习率（如顶层更大，底层更小）。
优化器选择：AdamW、LAMB（适合大模型）、8-bit Adam（节省显存）。
正则化与防过拟合
早停（Early Stopping）：根据验证集性能终止训练。
Dropout：在微调层添加随机失活。
权重衰减（Weight Decay）：控制参数更新幅度。
分布式训练
混合精度训练：使用FP16/BF16加速计算，节省显存。
梯度检查点（Gradient Checkpointing）：用时间换空间，减少显存占用。
数据并行/模型并行：如ZeRO（DeepSpeed）、PyTorch DDP。
数据增强
文本任务：回译（Back Translation）、随机遮盖、数据重采样。
多任务学习：联合训练多个相关任务提升泛化能力。
二、常用工具与框架
深度学习框架
PyTorch：灵活性强，Hugging Face生态主要支持框架。
TensorFlow：适合生产部署，支持TF Serving。
预训练模型库
Hugging Face Transformers：提供BERT、GPT等模型的接口和微调脚本。
Megatron-LM（NVIDIA）：专为大规模模型训练优化。
分布式训练工具
DeepSpeed：微软开源，支持ZeRO、3D并行。
Hugging Face Accelerate：简化分布式训练代码。
FairScale：PyTorch的分布式扩展库。
参数高效微调库
PEFT：Hugging Face官方库，支持LoRA、Adapter等。
OpenDelta：轻量级参数高效微调工具。
数据处理与评估
Datasets库：Hugging Face提供的数据集加载与预处理工具。
Weights & Biases/TensorBoard：实验跟踪与可视化。
评价指标：ROUGE（文本生成）、BLEU（翻译）、准确率/F1（分类）。
部署工具
ONNX/TensorRT：模型导出与推理加速。
Hugging Face Inference Endpoints：一键部署微调后的模型。
三、典型流程示例
准备数据：清洗、格式转换（如文本对、标签）。
加载预训练模型：如bert-base-uncased。
选择微调策略：全参数微调或LoRA等高效方法。
配置训练参数：学习率、批次大小、优化器。
训练与验证：监控损失和指标，防止过拟合。
模型导出：保存为PyTorch/TensorFlow格式或ONNX。
四、应用场景
领域适配：医疗、法律等垂直领域的语言模型。
任务定制：文本分类、问答、摘要生成等。
小样本学习：在数据稀缺时通过微调提升效果。
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