万字精研：大型语言模型微调Fine-Tuning技术——14种主流方法的原理、适用场景及实践指南
LLM 训练时间和的成本太过庞大，况且个人卷训练经验极为困难，不妨从微调开始搞起。本文对正经的微调方法进行了总结，继续打怪，继续升级～提示：本文对当前常见的微调技术都进行了罗列，由于结合了论文和网络资料导致文章很长，可以先看总结部分先对概念有些印象，如果需要用到对应的微调技术再进行原理探究。
1.Fine-Tuning概览
模型微调（Fine-tuning）是指在已有的大规模预训练语言模型（如 GPT-3、GPT-4、BERT 等）基础上，针对特定任务或领域进行的二次训练过程。
- 预训练（Pre-train）模型通常在大规模无标注文本数据上进行训练，以学习语言的通用表示和规律。
- 微调则是利用针对性的小规模、有标签的数据集，调整模型参数以使其更好地适应并精准完成特定任务，如文本分类、问答、机器翻译、情感分析等。
1.1 全微调（Full Fine-tuning）
全微调是对整个预训练模型的所有参数进行全面更新和优化。在这一过程中，模型的所有层&#
汀丶人工智能
微信公众号
关于机器学习、强化学习、数据挖掘以及NLP
微信公众号
评论记录：
回复评论：