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TFLOPS 是 tera floating-point operations per second 的缩写，也就是每秒万亿次浮点运算。这是衡量计算机性能的一个重要指标，尤其是在处理科学计算、人工智能等需要大量浮点运算的任务时。

LLMs基础学习（五）模型微调专题（上）

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预备知识：大模型训练的四个关键阶段

1. 预训练
   • 是训练的核心与最耗时环节，消耗 99% 的资源，需超级计算机、大型 GPU 集群等大规模计算能力，以及海量文本语料数据。
   • 目标是让模型学习语言基本规则、语义和上下文关系，因资源需求极高，普通开发者难以独立完成。
2. 有监督微调
   • 基于预训练模型，通过输入带标签的数据（如 “问题 - 正确答案” 对），让模型学习执行具体任务（如问答、文本生成）。
3. 奖励建模
   • 创建奖励模型，用于评估生成结果的质量，引导主模型向更优质的方向优化，建立结果质量评估标准。
4. 强化学习
   • 通常采用人类反馈的强化学习（RLHF），通过奖励信号进一步优化模型，使模型输出更贴近用户实际需求。

资源需求对比

• 预训练：硬件、计算成本极高，需长时间运行，依赖大规模算力支持。
• 微调阶段（有监督微调、奖励建模、强化学习）：资源消耗相对轻量，仅需几块 GPU，耗时较短（几小时到几天）。

微调的核心目标

在预训练模型的通用能力基础上，针对特定任务（如写文章、回答专业问题）调整模型参数，优化模型性能，使其更精准地完成具体任务，实现从 “通用能力” 到 “专门化应用” 的升级。

小结

• 预训练是大模型的基础阶段，耗时耗资源，构建语言理解的底层能力。
• 微调则基于预训练的通用能力，通过任务专项优化，让模型更好地解决实际问题，体现 “通用→专用” 的训练逻辑。

1. 大模型需要微调的场景

1. 任务复杂度高，情境学习失效
   • 情境学习：通过在提示（Prompt）中加入任务示例让模型理解需求。但面对复杂任务（如多步逻辑推理、专业领域深度分析），若模型理解力不足，或小模型仅靠提示优化（Prompt Engineering）无法提升性能，需通过微调强化模型能力。
2. 零样本 / 少样本推理效果差
   • 零样本推理：无任务示例，依赖上下文直接推理，适用于通用场景，但专业任务（如法律条款解读）中易因语境理解不足失效。
   • 少样本推理：加入 1 - 几个示例辅助输出，若仍无法满足精准性（如医学病例分析），微调成为优化必要手段。
3. 领域或任务高度专业化
   • 预训练模型虽通用，但若涉及专业领域（法律、医学、工程等术语知识），或需统一输出格式（如结构化数据提取）、高精准任务（医学诊断、自动化文档处理），微调可针对性注入领域知识，提升任务适配性。
4. 输出结果不符用户需求
   • 模型输出风格、语气不匹配（如用户需正式公文体，模型输出口语化），或需个性化、品牌化结果（企业定制回复话术），微调可校准输出特性。
5. 总结性需求
   当情境学习、零 / 少样本推理无法满足任务要求，或需在特定领域（如金融问答）提升准确率时，通过有监督微调，能显著增强模型在细分任务上的可靠性。

2. 大语言模型的微调方法

1. 微调技术分类

   • 全量微调（FFT）：调整模型所有参数，理论优化充分，但资源消耗极大。大参数模型（如 12B 参数）在普通硬件易内存溢出（OOM），还可能导致模型遗忘预训练知识、损失多样性。
   • 参数高效微调（PEFT）：仅调整少量参数（如 LoRA 方法），固定预训练参数，大幅降低计算存储成本，部分场景泛化效果更优，解决全量微调的硬件门槛问题。

   低秩适配（LoRA，Low-Rank Adaptation）

   • 操作要点：冻结预训练模型的权重，在 Transformer 架构的每一层注入可训练的秩分解矩阵（降维矩阵 A 和升维矩阵 B）。在训练过程中，仅训练这些新增的矩阵，原始模型参数保持固定。
   • 适用场景：适用于机器翻译、问答系统等需要大量计算资源和时间的长文本处理任务，能在保持模型性能的同时，显著减少可训练参数数量（相比使用 Adam 微调的 GPT - 3 175B，可将可训练参数数量减少 10000 倍）和 GPU 内存需求（减少 3 倍） 。

2. 微调策略分类

   • 有监督微调（SFT）：输入带标签数据（如 “问题 - 答案” 对），让模型学习执行具体任务，例如训练模型回答专业领域问题。
   • 基于人类反馈的强化学习（RLHF）：通过奖励模型评估输出质量，以奖励信号引导模型优化，使结果更符合人类偏好，如提升回复的相关性。

3. 资源需求对比
   表格对比显示：全量微调大参数模型（如 7B 参数的 bloomz-7b1）会触发 OOM，而 PEFT-LoRA 方法结合 DeepSpeed+CPU Offloading 技术，可将 GPU 内存消耗降至 9.8GB，显著提升在消费级硬件上的可行性，平衡性能与资源消耗。

小结

梳理了大模型微调的应用场景（复杂任务、专业领域、输出适配等）及技术体系（全量 / 参数高效微调、SFT/RLHF 策略），突出参数高效微调因低成本、易部署成为主流方向，为模型优化提供理论与实践指导。

3. 微调方法详细描述

一、微调技术总览

1. 全量微调（Full Fine Tuning, FFT）

   • 操作核心：重新训练模型所有参数，全面适配特定任务。例如训练法律文书模型，需调整全部参数学习法律逻辑。
   • 缺点：计算成本高，易引发 “灾难性遗忘”，如模型学习新任务时丢失通用能力。
   • 场景：预算充足且任务精度要求极高的领域，如医疗诊断模型。
   • 类比：彻底翻新整个房子，改变所有结构。

2. 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine Tuning, PEFT）

   • 操作核心：仅调整部分参数（如新增低秩矩阵），固定预训练参数。如用 LoRA 方法添加可训练矩阵。
   • 优势：降低计算成本，保留模型多任务性能，普通硬件即可运行。
   • 场景：资源有限的场景，如小型企业开发客服机器人。
   • 类比：局部改造房子，只翻新厨房或浴室。

二、微调方法分类

1. 有监督微调（Supervised Fine Tuning, SFT）

   • 逻辑：利用标注数据（如 “问题 - 答案”）指导模型学习。例如用电商 “咨询 - 回复” 数据训练客服模型。
   • 技术细节
     • 超参数调整：优化学习率、批量大小，类比烹饪调整火候。
     • 迁移学习：基于预训练模型，用少量新数据微调，如通用模型转医疗领域。
     • 多任务学习：同时训练相关任务（如新闻分类 + 情感分析），提升综合能力。
     • 少样本学习：通过少量数据学习新任务，如法律案例生成文书。
     • 任务特定微调：专注单一任务优化，如训练数学题解答模型。

2. 基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learing with Human Feedback, RLHF）

   • 逻辑：通过人类对输出的评价（评分、偏好）优化模型。如聊天机器人根据人类反馈调整回复。

   • 技术细节

     • 奖励建模：训练奖励模型学习人类评分标准，类比学生按老师反馈改作文。
     • PPO 优化：稳定更新模型策略，类似跑步者循序渐进增加训练强度。
     • 比较排名：人类对模型输出排序，模型学习优化，如品酒师筛选优质酒款。
     • 偏好学习：根据人类偏好调整输出，如商家按消费者偏好优化产品。
     • 结合 PEFT：减少训练参数量，类比裁缝修改衣服细节而非重做。

4. 参数高校微调的办法

大语言模型中参数高效微调（PEFT）的三大主流方法，结合架构图示与文字说明，深入解析各类方法的原理、模型嵌入位置及衍生技术，具体如下：

整体框架与图示说明

• 图示结构
  • 左侧示意图展示三类微调方法在 Transformer 模型架构中的嵌入位置，右侧为 Transformer 基础架构（包含输入嵌入、多头注意力、前馈网络等模块），为理解方法嵌入逻辑提供参照。
  • 三类方法在模型不同位置引入可训练参数，实现 “少参数微调” 目标，降低计算成本。

参数高效微调方法详解

Adapter 类

• 原理：
  在预训练模型的各层之间插入小型神经网络模块（“适配器”）。微调时，仅训练适配器参数，固定原有模型参数，以少量新增参数实现任务适配。
• 模型嵌入位置：
  在 Transformer 架构的层间（如多头注意力层与前馈网络层之间）嵌入 Adapter 模块，作为独立可训练单元。
• 衍生技术：
  如 AdapterP、Parallel 等。AdapterP 优化适配器结构设计，提升参数利用效率；Parallel 探索并行训练适配器的方式，加速微调。

Prefix Tuning 类

• 原理：
  在模型输入层或隐层添加可训练前缀标记（k 个）。微调时，仅更新前缀参数，引导模型关注特定任务信息，无需改动大量原有参数。
• 模型嵌入位置：
  在多头注意力模块的输入部分，于查询（Q）、键（K）、值（V）矩阵旁引入前缀标记（如 Pk、Pv），参与注意力计算。
• 衍生技术：
  典型如 P-Tuning、P-Tuning v2。P-Tuning 通过连续型前缀提升效果；P-Tuning v2 在更多层应用前缀，优化复杂任务适配能力。

LoRA 类（低秩适配）

• 原理：
  引入低秩矩阵近似模拟模型权重矩阵 W 的更新。微调时，仅训练低秩矩阵参数，以小参数调整优化模型性能。
• 模型嵌入位置：
  在多头注意力层的权重矩阵（如 Wq、Wk、Wv）旁添加 LoRA 低秩矩阵，修改注意力计算逻辑。
• 衍生技术：
  包括 AdaLoRA、QLoRA 等。AdaLoRA 自适应调整训练方式；QLoRA 结合量化技术，减少内存消耗并保持性能。

小结

图片通过图示与文字结合，呈现了参数高效微调的三大技术路线：Adapter 类插入适配器、Prefix Tuning 类添加前缀标记、LoRA 类引入低秩矩阵。这些方法从不同位置和原理实现 “少参数训练”，在降低计算成本的同时，提升模型特定任务性能，是大语言模型高效微调的核心技术，为资源有限场景下的模型优化提供关键方案。