大模子 微调方法总结本文将先容 几种常见的大模子 微调技能 LoRAAdapterPrefixtuningPtuning和Prompttuning，它们各自针对差别 的题目 和场景提供办理 方案1 LoRALoRALowRank Adaptation of Large Language Models利用 模子 内涵 的低秩特性，通过增长 旁路矩阵在保持预练习 参数稳固 的环境 下，仅调解 少量。
本文深入分析 了大模子 微调的几种主流方法，即LoRAAdapterPrefixtuning和Ptuning，以及最新引入的PrompttuningLoRALowRank Adaptation方法基于模子 的内涵 低秩特性，通过增长 旁路矩阵来模仿 全参数微调，实现轻量级的微调方案，实用 于大规模预练习 模子 的卑鄙 任务 Adapter适配器方法在预练习 模子 每。
大模子 微调的紧张 性在于，克制 高昂的练习 本钱 ，办理 Prompt Engineering的范围 性，以及在特定范畴 提拔 模子 性能微调技能 包罗 全量微调FFT和参数服从 微调PEFT，此中 PEFT更侧重 于办理 FFT存在的题目 ，如高本钱 和劫难 性忘记 ，从而进步 模子 在特定范畴 的表现 微调方法多样，包罗 监督 式微调SFT基于人类反馈的强化学习微调。
本文起首 先容 了参数高效微调PEFT技能 在大型语言模子 顺应 特定卑鄙 任务 时的盛行 应用，特别 是LoRA方法LoRA通过低秩矩阵更新参数，从而在性能上优于提示调优或适配器等其他PEFT方法然而，现有的LoRA变体重要 通过GLUE评估其服从 ，且在差别 设置和数据集上评估的盼望 较为复杂为了全面评估LoRA在各类任务 中的。
本文将先容 几种常见的参数高效微调技能 ，包罗 BitFitPrefix TuningPrompt TuningPTuningPTuning v2Adapter Tuning及其变体LoRAAdaLoRAQLoRAMAM AdapterUniPELT等起首 先容 的PTuning技能 ，旨在通过在连续 空间中主动 搜刮 提示，改进Prompt计划 传统Prompt计划 不但 复杂且性能不稳固 ，大概 导致。
从练习 数据的泉源 以及练习 的方法的角度，大模子 的微调有以下几条技能 蹊径 一个是监督 式微调SFTSupervised Fine Tuning ，这个方案重要 是用人工标注的数据，用传统呆板 学习中监督 学习的方法，对大模子 举行 微调一个是基于人类反馈的强化学习微调RLHFReinforcement Learning with Human Feedback ，这个。
实行 分析表现 ，在微调后，模子 并未出现劫难 性忘记 征象 ，通过test_forgettingpy举行 验证，结果 在翻译任务 代码任务 问答任务 中得到确认开源项目如中文指令数据会合 文开源大模子 与项目汇总，为用户提供了一站式办理 方案总结来说，大型语言模子 的微调已成为进步 模子 性能的关键技能 ，本文分享了ChatGLM6B。
大型语言模子 的练习 和微调是一个复杂的过程，涉及到多个步调 和技能 以下是一样平常 流程的概述1 数据预备 网络 大量的文本数据，这些数据可以是册本 消息 文章网站内容等 对数据举行 预处理 惩罚 ，包罗 洗濯 去除无关字符特别 符号中分 词去除停用词等2 模子 架构计划 计划 模子 的布局 ，如。
末了 部分 ，对练习 好的大模子 举行 测试，确保模子 在实际 应用中的性能表现 实行 测试脚本，举行 模子 测试以验证练习 结果 本文通过以上步调 ，具体 先容 了怎样 利用 DeepSpeedChat简化大模子 微调过程，特别 是SFTRWRLHF等技能 在实际 应用中的操纵 流程和关键点，为开辟 者提供了一套从环境 搭建模子 练习 到测试的完备 。
包管 了模子 性能总结来说，PEFT技能 为大模子 微调提供了高效且资源友爱 的办理 方案，通过微调少量额外参数，实现了与全参数微调相称 的性能LoRA和QLoRA成为首选，而其他方法如Adapter和PTuning系列则根据特定任务 和应用场景有所差别 这些方法的创新和优化，显现 了AI技能 在顺应 性和服从 上的连续 进步。
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在探究 大模子 范畴 ，ParameterEfficient FineTuningPEFT技能 成为了办理 预练习 模子 应用本钱 题目 的关键通过PEFT，我们可以或许 在保持原有预练习 模子 性能的底子 上，明显 镌汰 微调参数的数量 和盘算 复杂度这一技能 的核心 理念是，利用 预练习 模子 中大部分 参数保持稳固 ，仅微调此中 的一小部分 ，以此来实现参数服从 。
本文为大模子 参数高效微调技能 原理综述的第三篇，聚焦于PTuning和PTuning v2的配景 与原理PTuning的配景 在于办理 大模子 Prompt构造方式对卑鄙 任务 结果 的影响GPT3采取 人工计划 的模版举行 上下文学习，人工计划 的模版变革 敏感，对性能有较大影响别的 ，主动 化搜刮 模版工作本钱 高，且搜刮 结果 大概 非最优。
指令微调是一种针对大型预练习 语言模子 的微调技能 ，旨在加强 模子 明白 和实行 特定指令的本领 该方法关注于提拔 模子 在依照 指令方面的同等 性和正确 性，以拓宽模子 在各种应用场景中的泛化本领 和实用性将LLM视为更智能更强大 的传统NLP模子 ，用于实现更高精度的NLP任务 ，指令微调的应用场景广泛，包罗 标注互联网。
3Multitasklearning同时利用 多个相干 任务 的数据来练习 模子 ，以进步 模子 的泛化本领 和顺应 性4Domainadaptation通过在目标 范畴 中利用 相似的数据对预练习 模子 举行 微调，以得到 更好的性能5Knowledgedistillation利用 已经练习 好的模子 作为西席 模子 文心大模子 连续 围绕财产 级知识加强 两大特性，连续 低落 。
相比于其他方法，ReFT 可以或许 节流 算力，拥有更多的拓展空间，而且 在推理时间上丧失 不大该方法在模子 表现 空间中显现 出巨大的潜力，有望到达 或靠近 开始 辈 的程度 综上所述，ReFT 方法为大模子 微调提供了新的视角，通过表征干预实现更高效机动 的模子 练习 ，显现 出在天然 语言处理 惩罚 范畴 的广阔应用远景 。
只调解 输入层，具有更小的微调参数量 级在SuperGLUE任务 中，随着模子 规模增大，Prompt Tuning结果 明显 提拔 这些技能 展示了在大模子 期间 ，怎样 通过奇妙 调解 少量参数来实现高效迁徙 学习，尤其在资源有限的环境 下，为模子 应用提供了更多大概 性而模子 的规模预练习 以及任务 特性等因素，影响着这些方法的结果 。
