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什么是模型微调

news 2025/10/9 8:06:18

模型微调 指的是在一个已经预训练好的模型基础上，使用特定领域或特定任务的数据，对该模型的参数进行进一步的调整（即“微调”）的过程。

可以把它想象成：

预训练模型：一个读过万卷书、知识渊博的通用型大学毕业生。他拥有广泛的通用知识（例如，语言结构、世界常识、物体形状等）。
微调：让这位毕业生去从事一份特定的专业工作（例如，法律顾问、医疗诊断、客服机器人）。公司会给他一些该领域的专业资料（微调数据），让他快速适应新的岗位要求，而不是让他从零开始学习。

核心思想是“迁移学习”：我们不是从零开始训练一个模型（这需要海量数据和计算资源），而是利用模型在大型通用数据集上学到的通用知识和特征，将其“迁移”到我们的特定任务上，只需少量数据和计算资源就能达到很好的效果。

节省资源和时间：从零训练一个大型模型（如BERT、GPT、ResNet）需要数百万张图片或数十亿个文本，以及昂贵的GPU集群和数周甚至数月的时间。微调只需要少量数据和几个小时或几天。
小数据，大效果：对于许多特定任务（如分析医学报告、识别特定工业零件），我们可能只有几千甚至几百个标注样本。从零训练模型极易过拟合，而微调预训练模型则能取得非常好的性能。
性能卓越：预训练模型已经学习了非常鲁棒和有效的特征表示，以此为基础进行微调，其性能通常远超为特定任务从头设计的模型。

一个典型的微调过程包括以下步骤：

选择预训练模型：
- NLP领域：BERT, RoBERTa, GPT, T5等。
- CV领域：ResNet, VGG, EfficientNet, ViT等。
- 从Hugging Face、PyTorch Hub、TensorFlow Hub等平台下载。
准备微调数据：
- 收集与你目标任务相关的、已标注的数据。
- 例如：对于情感分析任务，你需要准备（文本，正面/负面）这样的标注对。
模型结构调整（可选）：
- 分类任务：通常会移除预训练模型的顶层（例如，BERT的[CLS]标签对应的输出层，或ResNet的最后的全连接层），然后添加一个新的、适合你任务类别数的输出层。
- 特征提取器：有时可以冻结（不更新）预训练模型的大部分底层，只训练新添加的顶层。
开始微调训练：
- 在你的数据集上对调整后的模型进行训练。
- 使用一个较小的学习率，这是微调成功的关键！因为模型已经很好，我们只希望它进行小幅调整来适应新任务，太大的学习率会“破坏”它之前学到的宝贵知识。
评估与部署：
- 在预留的验证集和测试集上评估微调后模型的性能。
- 如果性能达标，就可以将其部署到实际应用中。

全量微调：
- 解锁整个预训练模型的所有参数，让它们在微调过程中全部更新。
- 优点：通常能获得最佳性能。
- 缺点：计算成本最高，存在“灾难性遗忘”的风险（模型可能会忘记在预训练阶段学到的通用知识）。
冻结微调：
- 冻结预训练模型的大部分层（尤其是底层），只更新顶部的几层或新添加的层。
- 思想：底层学习的是通用特征（如边缘、纹理），高层学习的是更抽象的任务特定特征。对于相似的任务，可以冻结底层。
- 优点：训练速度快，参数少，不易过拟合。
参数高效微调：
- 这是当前的研究热点，旨在用极少的可训练参数达到接近全量微调的效果。
- 代表性技术：
  - LoRA：在模型的注意力机制部分注入低秩适配器，只训练这些适配器，而不动原始模型权重。
  - Adapter：在Transformer层之间插入小型神经网络模块，只训练这些模块。
  - Prefix-Tuning/P-Tuning：在输入中添加可训练的“软提示”向量，通过优化这些提示来引导模型行为。
- 优点：极大地降低了计算和存储成本，非常适合资源有限的情况，并且可以轻松地在一个基础模型上管理多个下游任务。