微调是将预训练大模型适配到特定任务的核心技术，本文全面解析各类微调方法、实现细节与最佳实践。

微调方法全景图

graph TD
    A[微调方法] --> B[全参数微调]
    A --> C[参数高效微调]
    C --> D[LoRA]
    C --> E[Adapter]
    C --> F[Prefix Tuning]
    C --> G[Prompt Tuning]
    A --> H[指令微调]

全参数微调深度解析

实现流程

1. 数据准备：
2. 任务特定数据（1k-100k样本）
3. 数据格式转换

4. 训练/验证/测试集划分

5. 训练配置： yaml # 典型配置 learning_rate: 1e-5 batch_size: 32 num_epochs: 3-10 warmup_ratio: 0.1

6. 资源需求： | 模型规模 | 显存需求 | 训练时间 | |---------|---------|---------| | 7B | 80GB | 8小时 | | 13B | 160GB | 16小时 | | 70B | 800GB | 5天 |

参数高效微调技术

LoRA技术详解

1. 数学原理：
2. 权重更新ΔW = BA

3. 其中B∈ℝ^{d×r}, A∈ℝ^{r×k}, r≪d

4. 实现示例： ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model

config = LoraConfig( r=8, # 秩 lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.1, ) model = get_peft_model(model, config) ```

1. 性能对比：
2. 可训练参数：<1%原模型
3. 效果损失：<5%准确率

Adapter架构演进

1. 经典结构：
2. 两层FFN + 残差连接

3. 瓶颈维度：d/4

4. 变体改进：

5. Parallel Adapter
6. Compacter
7. AdapterFusion

Prefix Tuning优化

1. 参数初始化：
2. 随机初始化 vs 真实token初始化

3. 长度：10-100 tokens

4. 深度提示：

5. 每层独立prefix
6. 跨层共享机制

指令微调专项

数据构建

1. 模板设计： 指令：{task_instruction} 输入：{input} 输出：{output}

2. 多样化策略：

3. 指令改写
4. 输入扰动
5. 多任务混合

训练技巧

• 两阶段训练（先通用后领域）
• 课程学习（由易到难）
• 数据加权（重要样本增强）

领域自适应技术

持续预训练

1. 数据混合：
2. 领域数据 + 通用数据

3. 混合比例：30%-70%

4. 优化策略：

5. 分层学习率
6. 参数冻结（底层固定）

领域适配器

• 训练领域特定Adapter
• 推理时动态选择

量化微调

8-bit微调

• LLM.int8()技术
• 梯度量化策略

4-bit微调

• QLoRA方法
• 双重量化
• NF4数据类型

评估体系

自动化评估

人工评估维度

1. 事实准确性
2. 逻辑一致性
3. 流畅度
4. 任务适配性

部署优化

模型压缩技术

1. 量化部署：
2. GPTQ
3. AWQ

4. 动态量化

5. 蒸馏：

6. 任务特定蒸馏
7. 多教师集成

推理加速

• FlashAttention
• vLLM引擎
• TensorRT优化

前沿进展

1. 稀疏微调：
2. 仅训练关键参数

3. 基于影响力的参数选择

4. 多模态微调：

5. 跨模态适配器

6. 联合表征学习

7. 终身学习：

8. 防止灾难性遗忘
9. 参数隔离技术

工具生态

主流框架对比

实践建议

1. 小规模数据：优先LoRA/P-tuning
2. 全量数据：全参数微调
3. 多任务学习：Adapter/共享底层

总结

大模型微调技术正向着更高效、更精准的方向发展，核心趋势包括： - 参数效率提升 - 多任务统一框架 - 部署友好设计 未来将出现更多自动化、自适应的微调方案。