全参数与PEFT深度剖析
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一、引言
在大模型蓬勃发展的当下，微调技术成为了连接通用模型与特定任务、领域的关键纽带。大模型虽在预训练阶段吸收了海量知识，具备强大的通用能力，但面对千差万别的实际应用场景，如医疗领域的疾病诊断辅助、金融行业的风险评估、法律事务中的合同审查等，仍需进一步优化才能精准发力。
微调，简言之，就是在预训练好的大模型基础上，利用特定任务或领域的数据集进行二次训练，使模型能更好地适应具体需求 。其中，全参数微调与高效微调 PEFT（Parameter - Efficient Fine - Tuning）是两种重要的微调策略，它们在原理、操作方式和应用效果上各有千秋，共同构成了丰富的微调技术体系。接下来，让我们深入剖析这两种微调方式，探寻它们在大模型优化之路上的独特魅力与价值。
二、全参数微调
2.1 基本原理
全参数微调，简单直白来讲，就是在预训练模型的基础上，允许模型中的每一个参数都参与到后续的训练过程中 。在深度学习模型里，参数通常指的是神经网络中各层的权重（weights）和偏置（biases）。以常见的 Transformer 架构为例，就包含了多头注意力机制中的权重矩阵，如\(W_q\)、\(W_k\)、\(W_v\) ，以及前馈神经网络中的权重和偏置 。当进行全参数微调时，这些参数都会在反向传播过程中，依据特定任务数据集上计算得到的梯度来更新。
从数学原理上看，假设模型的参数集合为\(\theta\)，损失函数为\(L(\theta; x, y)\)，其中\(x\)是输入数据，\(y\)是对应的标签。在全参数微调中，通过梯度下降法来更新参数：\(\theta_{t+1} = \theta_t - \alpha \nabla_{\theta} L(\theta_t; x, y)\)，这里的\(\alpha\)是学习率，\(\nabla_{\theta} L(\theta_t; x, y)\) 是损失函数关于参数\(\theta\)在当前时刻\(t\)的梯度 。这个过程不断迭代，使得模型在特定任务上的损失逐渐降低，从而让模型的输出更接近真实标签，实现对特定任务的适配。
2.2 具体方法
2.2.1 标准全参数微调
标准全参数微调是最为直接、基础的微调方式，在这种方法下，模型的所有可训练参数都会被更新，整个过程没有任何冻结层，也不存在对网络层施加的约束条件 。比如在使用预训练的 BERT 模型进行文本分类任务时，BERT 模型内部从输入层、隐藏层到输出层的所有参数，都会在反向传播过程中根据当前文本分类任务的损失函数计算梯度，并依据梯度进行更新。
这种方法的优势很明显，它能充分发挥整个模型的潜力。由于所有参数都参与训练，模型可以对任务数据进行全面、深入的学习，从而在特定任务上获得较高的精度 。在图像识别领域，如果使用预训练的 ResNet 模型对特定种类的植物图像进行分类，标准全参数微调能让模型充分捕捉植物图像中的细微特征差异，实现高精度的分类。
然而，它的缺点也不容忽视。计算资源需求高就是一个突出问题，因为要更新所有参数，在训练过程中就需要存储大量的参数以及它们对应的梯度信息 。当模型规模较大时，像 GPT-3 这样拥有数百亿参数的模型，这一需求会对硬件设备提出非常高的要求，不仅需要高性能的 GPU，还可能需要多卡并行计算，成本高昂。并且，当数据集规模相对较小而模型容量较大时，过拟合风险会显著增加。模型可能会过度学习训练数据中的细节和噪声，导致在新数据上的泛化能力变差 。比如在医疗影像诊断中，如果训练数据有限，采用标准全参数微调一个大型的医学影像分析模型，模型可能会记住训练集中影像的一些特殊特征，但这些特征并非疾病的本质特征，从而在面对新的患者影像时，出现误诊的情况。
2.2.2 基于重参数化的全参数微调
基于重参数化的全参数微调，旨在通过引入特定的结构，在保持原有模型架构不变的前提下，实现更高效的参数利用 。低秩分解就是一种典型的重参数化方法。以 Transformer 模型中的线性层为例，假设原始的权重矩阵为\(W \in \mathbb{R}^{d \times k}\)，其中\(d\)是输入维度，\(k\)是输出维度。在低秩分解中，将\(W\)分解为两个低秩矩阵\(A \in \mathbb{R}^{d \times r}\)和\(B \in \mathbb{R}^{r \times k}\)的乘积，即\(W = A \cdot B\)，这里的\(r\)是远小于\(d\)和\(k\)的秩值 。在训练过程中，不再直接更新\(W\)，而是更新\(A\)和\(B\)。
这种方法有诸多优势，从内存占用角度来看，由于只需要存储低秩矩阵\(A\)和\(B\)，相比于存储原始的高维权重矩阵\(W\)，内存占用大幅降低。在控制泛化能力方面，低秩分解相当于对模型施加了一种隐式的正则化。因为低秩假设限制了模型的表达能力，使得模型不能过度拟合训练数据，从而在一定程度上提高了模型的泛化性能 。并且，通过调整秩\(r\)的值，可以灵活地探索不同配置组合之间的权衡关系，以满足多样性的应用场景需求。如果在处理简单的文本情感分类任务时，可以设置较小的\(r\)值，既能满足任务需求，又能降低计算成本；而在处理复杂的机器翻译任务时，适当增大\(r\)值，以提升模型的表达能力。
2.3 适用场景与案例分析
全参数微调适用于对精度要求极为严苛，同时又拥有充足计算资源和大规模高质量数据集的场景 。在医疗诊断辅助领域，像华南理工大学研发的扁鹊大模型，其核心基于 ChatGLM-6B 架构，通过对千万级中文健康对话数据进行全参数微调，实现了精准的慢性病管理和健康咨询服务。在处理复杂的医学诊断推理任务时，全参数微调能让模型充分学习大量的医学知识和病例信息，精准捕捉病历中的细微症状关联，为医生提供准确的诊断参考，帮助患者获得更有效的治疗方案。
在金融风险评估领域，市场环境复杂多变，数据维度高且关系复杂。全参数微调可以使模型综合考虑各种经济指标、市场趋势和历史数据，更敏锐地识别数据中的风险信号，为金融机构提供更精准的风险评估结果，辅助其做出合理的投资决策和风险管理策略 。例如，利用全参数微调训练一个金融风险评估模型，它可以对宏观经济数据、行业数据、企业财务数据等进行全面分析，预测投资项目的风险概率，为投资者规避潜在风险。
三、高效微调 PEFT（轻量化微调）
3.1 PEFT 的核心思想
高效微调 PEFT，作为一种新兴且极具潜力的微调策略，其核心思想在于巧妙地冻结预训练模型的大部分参数，仅针对少量新增或修改的参数进行训练 。在传统的全参数微调中，模型所有参数都参与训练，这就好比对一座已经建好的大厦进行全面翻修，不仅耗费巨大的人力、物力（对应计算资源），而且在某些情况下还可能破坏大厦原本稳定的结构（导致过拟合等问题）。而 PEFT 则像是对大厦的关键区域进行针对性改造，既保留了大厦整体的稳定性（预训练模型的泛化能力），又能高效地满足新的功能需求（适配特定任务）。
从资源消耗角度来看，这种方式极大地降低了计算成本和存储成本 。因为只需存储和更新少量参数，在训练过程中，计算梯度和更新参数的操作也主要集中在这些少量参数上，大大减轻了硬件设备的负担。以一个拥有数十亿参数的大型语言模型为例，采用 PEFT 进行微调时，需要训练的参数可能仅占原模型参数的千分之一甚至更少，这使得在普通的消费级 GPU 设备上也能进行高效的模型微调，极大地拓宽了模型应用的范围。
3.2 主要方法详解
3.2.1 LoRA（Low - Rank Adaptation）
LoRA 即低秩自适应，是一种在深度学习领域广泛应用的高效微调技术，其核心原理基于低秩矩阵分解。在 Transformer 架构中，当对模型进行微调时，假设原始的权重矩阵为\(W\) ，维度通常较高，如\(d_{in} \times d_{out}\) 。LoRA 引入了两个低秩矩阵\(A\)和\(B\) ，其中\(A\)的维度为\(d_{in} \times r\) ，\(B\)的维度为\(r \times d_{out}\) ，这里的\(r\)是远小于\(d_{in}\)和\(d_{out}\)的秩值 。通过这种方式，将权重的更新\(\Delta W\)表示为\(A\)和\(B\)的乘积，即\(\Delta W = A \cdot B\) 。在训练过程中，只需要更新低秩矩阵\(A\)和\(B\)的参数，而原始模型的权重\(W\)保持不变 。
这种方法带来了诸多显著优势。在减少训练参数方面，与全参数微调相比，LoRA 大大降低了需要训练的参数量。例如在 GPT-3 模型中，全参数微调涉及的可训练参数数以百亿计，而采用 LoRA 微调时，可训练参数数量能减少至原来的千分之一甚至更少 ，这使得训练效率大幅提升，训练时间显著缩短。并且，由于不需要更新原始模型的所有参数，在推理阶段，LoRA 不会增加额外的计算量，也就不会引入推理延迟，保证了模型在实际应用中的实时性 。
在实际应用场景中，企业内部的知识库问答系统定制就常采用 LoRA 技术 。企业通常拥有大量的业务文档、技术资料等，希望通过微调预训练语言模型，使其能够准确回答员工关于这些内部知识的问题。利用 LoRA，企业可以在不耗费大量计算资源的前提下，快速对模型进行定制化训练，让模型精准理解企业内部特定的术语、业务流程等知识，提升问答系统的准确性和效率 。
3.2.2 QLoRA
QLoRA，即量化低秩自适应，是在 LoRA 基础上进一步发展而来的创新技术，主要聚焦于解决大模型内存占用过高的问题 。它的核心原理是在 LoRA 引入低秩矩阵分解减少参数量的基础上，创新性地引入了 4 - bit 量化技术和双重量化技术 。
4 - bit 量化技术将模型参数的数据类型从常规的 16 - bit 或 32 - bit 降低到 4 - bit ，这意味着每个参数占用的内存空间大幅减少。以一个包含 100 亿参数的模型为例，若采用 16 - bit 存储，大约需要 160GB 的内存空间来存储参数；而采用 4 - bit 量化后，内存占用可降低至 40GB 左右 。并且，QLoRA 还引入了 4 - bit NormalFloat (NF4) 这种针对正态分布权重设计的数据类型，相较于传统的 4 - bit 整数和浮点数，NF4 在实际应用中展现出更优异的性能 。
双重量化技术则是对初次量化后的常量进行二次量化，进一步压缩存储 空间。通过这种方式，平均每个参数可以节省约 0.37 位的存储空间 ，对于大型模型而言，这能节省相当可观的内存。QLoRA 还利用 NVIDIA 统一内存特性，引入分页优化器。在 GPU 内存不足时，分页优化器可以自动将优化器状态卸载到 CPU 内存，确保在处理长序列长度的小批量数据时，GPU 不会因为内存峰值而出现错误，实现无错误的 GPU 处理 。
QLoRA 的出现，使得在资源有限的情况下微调超大型模型成为可能。在单张 48GB GPU 上即可微调 65B 参数的超大模型 ，这在之前是难以想象的。例如，在一些科研机构或小型企业中，可能无法配备大规模的 GPU 集群，但又有对大型语言模型进行微调的需求，QLoRA 技术就为他们提供了可行的解决方案，推动了大模型技术在更广泛场景中的应用 。
3.2.3 适配器（Adapters）
适配器是一种在 Transformer 层后插入小型全连接网络模块的高效微调方式 。这些适配器模块通常由两个全连接层组成，中间带有一个非线性激活函数，如 ReLU 。在微调过程中，仅训练这些适配器模块，而预训练模型的其他参数保持冻结状态 。当输入数据经过 Transformer 层处理后，会接着进入适配器模块。适配器模块通过调整自身的参数，对 Transformer 层输出的特征进行进一步变换和调整，使其更适应特定的任务需求 。
适配器的模块化设计使其具有很强的多任务适配能力 。例如，在一个多语言翻译系统中，针对不同语言对的翻译任务，可以为每个任务单独训练一个适配器模块 。当需要进行英语到中文的翻译时，加载对应的适配器模块，模型就能利用这个适配器对英语输入进行处理，生成符合中文表达习惯的翻译结果；而在进行英语到法语的翻译时，切换到法语翻译对应的适配器模块即可 。这种方式不仅提高了模型在不同任务上的适应性，还能有效避免不同任务之间的干扰，因为每个适配器模块只针对特定任务进行训练，相互独立 。
在跨领域客服系统中，适配器也发挥着重要作用 。客服系统需要处理来自不同领域的客户咨询，如电子产品售后、金融产品咨询、生活服务投诉等 。通过为每个领域训练一个适配器，当接收到客户咨询时，系统可以根据咨询内容所属领域，快速加载相应的适配器，让模型准确理解客户问题，并提供专业、准确的回答，提升客户满意度 。
3.2.4 Prefix Tuning
Prefix Tuning 主要聚焦于自然语言生成任务，其核心原理是通过在 Transformer 模型的每一层输入前添加可训练的 “前缀向量” 来引导模型的输出 。这些前缀向量就像是给模型的 “任务提示”，模型在生成文本时，会根据这些前缀向量所携带的信息，结合输入文本，生成更符合任务需求的内容 。
以文本摘要任务为例，在训练阶段，为模型的每一层输入添加特定的前缀向量 。这些前缀向量经过训练，能够让模型学习到文本摘要任务的关键特征和模式 。当模型处理一篇新闻报道时，前缀向量会引导模型关注报道中的关键信息，如事件主体、发生时间、主要影响等 ，从而生成简洁、准确的摘要内容 。在文本生成任务中，Prefix Tuning 可以帮助模型更好地控制生成文本的风格、主题等 。如果希望生成一篇正式的商务邮件回复，通过训练特定的前缀向量，模型就能生成语言规范、格式恰当的邮件内容 。
3.2.5 Prompt Tuning
Prompt Tuning 是一种相对轻量级的微调方法，其原理是仅对输入提示嵌入向量进行训练 。在预训练模型中，输入文本通常会先被转换为词嵌入向量，而 Prompt Tuning 在这个过程中，添加了可训练的提示嵌入向量 。这些提示嵌入向量会与词嵌入向量拼接在一起，作为模型后续处理的输入 。通过训练这些提示嵌入向量，可以引导模型朝着特定的任务方向进行输出 。
这种方法特别适用于对模型输出风格进行快速调整的轻量级任务 。在社交媒体内容生成场景中，不同的平台和用户可能有不同的语言风格偏好 。有的用户喜欢幽默风趣的表达方式，有的则倾向于简洁明了的语言 。通过 Prompt Tuning，可以训练不同风格的提示嵌入向量 。当为喜欢幽默风格的用户生成内容时，加载幽默风格的提示嵌入向量，模型就能生成充满趣味和梗的社交媒体文案；而当为追求简洁的用户服务时，切换到简洁风格的提示嵌入向量，模型即可生成简洁直接的内容 。
四、全参数微调与 PEFT 的对比分析
4.1 资源消耗对比
在计算资源方面，全参数微调由于需要更新模型的每一个参数，在反向传播过程中，要计算所有参数的梯度，这无疑需要强大的计算能力支持。以 GPT-3 模型为例，其拥有 1750 亿个参数 ，进行全参数微调时，即便是使用多块高性能 GPU 并行计算，训练时间也可能长达数周，消耗大量的计算资源和时间成本 。而 PEFT 方法，如 LoRA，只需要更新引入的低秩矩阵参数，可训练参数数量相较于全参数微调大幅减少，通常仅为原模型参数的千分之一甚至更少 。这使得在普通的消费级 GPU 上也能高效完成训练，计算资源需求大幅降低，训练时间也能缩短至几小时到数天不等 。
从存储资源角度来看，全参数微调需要存储整个模型的所有参数，以及在训练过程中产生的梯度信息 。对于大型模型，这将占据巨大的存储空间。在医疗影像分析中使用的大型卷积神经网络模型，全参数微调时存储模型参数和相关信息可能需要几十 GB 甚至上百 GB 的存储空间 。而 PEFT 方法，像适配器方法，仅需存储适配器模块的参数，这些参数数量极少，大大降低了存储需求 。QLoRA 通过 4 - bit 量化技术和双重量化技术，进一步压缩模型参数的存储大小，使得存储资源消耗得到更显著的控制 。
4.2 性能表现对比
通过大量的实验数据和实际案例可以发现，全参数微调在数据量充足、任务复杂且对精度要求极高的情况下，往往能展现出出色的性能 。在一些复杂的科学研究任务中，如蛋白质结构预测，全参数微调可以让模型充分学习大量的实验数据和专业知识，捕捉到数据中的细微模式和关系，从而实现高精度的预测 。
然而，在很多实际应用场景中，PEFT 方法也能取得与全参数微调相当甚至更优的性能 。在自然语言处理的文本分类任务中，使用 LoRA 进行微调的模型，在准确率和召回率等指标上，与全参数微调的模型相差无几 。在某些情况下，由于 PEFT 方法能够有效避免过拟合问题，其在泛化性能上甚至优于全参数微调 。在处理社交媒体短文本情感分类任务时，数据量相对较小且噪声较多，采用 PEFT 微调的模型能够更好地适应这种数据特点，在测试集上表现出更高的准确率 。
4.3 适用场景总结
基于上述对比分析，全参数微调更适合于拥有充足计算资源和大规模高质量数据集，且对模型精度有极致要求的场景 。在科研领域，如对宇宙天体数据的分析、药物研发中的分子结构分析等，需要模型能够精准捕捉数据中的复杂特征和规律，全参数微调可以充分发挥其优势 。在工业生产中的质量检测环节，如果需要对产品进行高精度的缺陷检测，全参数微调也能通过对大量样本的学习，实现精准的判断 。
而 PEFT 则在资源受限的环境中表现出色，适用于数据量相对较小、计算资源有限但又需要快速实现模型定制化的场景 。在边缘设备上进行图像识别应用开发时，由于设备的计算能力和存储容量有限，采用 PEFT 方法可以在不占用过多资源的前提下，对模型进行微调，使其适应特定的识别任务 。在企业内部的一些轻量级应用，如简单的文档分类、员工日常问题的智能答疑等，PEFT 也能快速完成模型的适配，满足业务需求 。
五、如何选择与应用
5.1 根据自身资源与需求选择方法
如果拥有充足的计算资源，如配备多块高性能 GPU 的计算集群，并且数据集规模较大，涵盖了丰富的样本和多样性的特征，同时对模型在特定任务上的精度要求极高，那么全参数微调是一个不错的选择 。在生物制药领域的蛋白质结构预测任务中，由于蛋白质结构的复杂性和多样性，需要模型能够学习到极其细微的特征和规律。此时，全参数微调可以让模型充分利用大规模的蛋白质序列和结构数据，通过更新所有参数，捕捉数据中的复杂模式，从而实现高精度的蛋白质结构预测，为药物研发提供关键的支持 。
相反，如果计算资源有限，比如只有单块普通的 GPU，或者数据集规模较小，难以支撑全参数微调的需求，同时对模型的实时性要求较高，那么 PEFT 方法更为合适 。在智能家居设备的语音助手开发中，设备的计算能力和存储容量有限，无法进行大规模的全参数微调。而采用 LoRA 等 PEFT 方法，可以在少量的用户语音数据上对预训练模型进行快速微调，使语音助手能够准确理解用户的指令，实现设备的控制和信息查询等功能 。
5.2 微调过程中的注意事项
在微调过程中，过拟合是一个常见且棘手的问题 。当模型在训练数据上表现出色，但在测试数据或新数据上表现不佳时，就可能出现了过拟合 。为了应对这一问题，可以采取多种策略。增加训练数据量是一种直接有效的方法，更多的数据可以让模型学习到更广泛的特征和模式，减少对训练数据中噪声和细节的过度学习 。在图像分类任务中，如果训练数据仅包含有限的图像样本，模型可能会记住这些样本的特殊特征，而无法泛化到新的图像。通过收集更多不同角度、光照条件、背景环境下的图像数据，可以增强模型的泛化能力 。采用数据增强技术，对于图像数据，可以进行旋转、缩放、裁剪、添加噪声等操作，生成更多的训练样本，丰富数据的多样性 。
正则化技术也是防止过拟合的重要手段，L1 和 L2 正则化通过在损失函数中添加正则化项，对模型参数进行约束，防止参数过大，从而降低模型的复杂度，减少过拟合的风险 。Dropout 技术在训练过程中随机丢弃部分神经元，使得模型不能过度依赖某些特定的神经元连接，增强了模型的鲁棒性和泛化能力 。还可以使用早停法，在训练过程中，监控验证集上的性能指标，如准确率、损失值等。当验证集上的性能不再提升，甚至开始下降时，及时停止训练，避免模型在训练集上过拟合 。
梯度消失或梯度爆炸也是微调过程中可能遇到的问题，尤其是在深层神经网络中 。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度逐渐减小，导致靠近输入层的参数更新缓慢或几乎不更新，使得模型难以学习到有效的特征 。梯度爆炸则相反，梯度在反向传播中不断增大，导致参数更新过大，模型无法收敛 。为了解决这些问题，可以选择合适的激活函数，如 ReLU 函数，其在正数部分的导数恒为 1，能够有效避免梯度消失问题；改进权重初始化方法，如 Xavier 初始化和 He 初始化，能够使权重在正向和反向传播中保持合适的方差，确保梯度有效传递 ；采用批量归一化（Batch Normalization）技术，对每一层的输入进行归一化处理，使数据分布稳定，减少内部协变量偏移，从而让梯度在传播时更稳定，不易消失或爆炸 。