大模型参数高效微调：Peft技术详解与应用367

近年来，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著进展，但其巨大的参数规模带来了高昂的训练和部署成本。为了解决这个问题，参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）技术应运而生，它允许我们在保持原始模型参数不变的情况下，通过微调少量新增参数来适应特定下游任务。本文将深入探讨PEFT技术的原理、常见方法以及应用，并分析其优势和局限性。

一、什么是PEFT？

PEFT是一种在不改变预训练模型大部分参数的情况下，对大型语言模型进行微调的技术。它通过引入少量可训练参数来适配下游任务，从而降低了训练成本和内存需求，并能够有效避免灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。与传统的全参数微调相比，PEFT极大地提高了效率，尤其是在资源受限的环境中更具优势。

二、PEFT的常见方法

目前，有多种PEFT方法被广泛应用，它们各有优劣，适用于不同的场景：
Adapter： 这是一种简单且有效的方法，在Transformer模型的每一层或某些层中插入小型适配器模块。这些模块包含少量可训练参数，用于调整模型的表示。Adapter通常由两个线性层和一个非线性激活函数组成，其参数数量远小于原始模型的参数。其优点是简单易实现，且对原始模型结构的修改最小；缺点是可能不如其他方法有效。
Prefix-Tuning： 该方法在输入序列之前添加一个可学习的prefix，引导模型生成期望的输出。Prefix-Tuning只学习这些prefix的参数，而保持预训练模型的参数不变。其优势是简单高效，且可以应用于不同的预训练模型；但其表达能力可能受限于prefix的长度。
Prompt Tuning： Prompt Tuning通过学习一系列提示词（prompt）来指导模型生成期望的输出。这些提示词可以是连续的向量或离散的token。该方法的优点是简单易懂，且可以利用预训练模型强大的语言理解能力；但它需要仔细设计prompt，且可能需要较多的迭代才能收敛。
LoRA (Low-Rank Adaptation)： LoRA是一种基于低秩矩阵分解的PEFT方法。它在每一层的权重矩阵中添加一个低秩分解，只训练这些低秩矩阵的参数。LoRA能够在保持模型性能的同时，显著减少可训练参数的数量。其优点是参数效率高，性能优异；缺点是实现较为复杂。
BitFit： BitFit 只微调模型的偏置项，而保持权重不变。这种方法非常简单高效，但其效果可能不如其他方法。

三、PEFT的优势
降低计算成本： PEFT方法只需要微调少量参数，大大降低了计算成本和内存需求，使得在资源受限的设备上进行微调成为可能。
提高效率： PEFT的训练速度通常比全参数微调快得多，可以加速模型的迭代和部署。
减轻灾难性遗忘： 通过只微调少量参数，PEFT可以有效减轻灾难性遗忘问题，保留预训练模型的知识。
易于部署： PEFT微调后的模型体积较小，便于部署和应用。

四、PEFT的局限性
性能限制： 与全参数微调相比，PEFT的性能可能略有下降，尤其是在数据量较少或任务较为复杂的情况下。
方法选择： 选择合适的PEFT方法需要根据具体任务和资源情况进行权衡。
超参数调整： PEFT方法也需要进行超参数调整，以获得最佳性能。

五、PEFT的应用

PEFT技术在许多自然语言处理任务中得到了广泛应用，例如：文本分类、命名实体识别、问答系统、机器翻译等等。特别是在一些资源受限的场景下，例如移动设备上的应用，PEFT技术展现出了巨大的优势。例如，在低资源语言的NLP任务中，PEFT可以有效地利用少量数据进行模型微调，从而提升模型性能。

六、总结

PEFT技术为大型语言模型的应用带来了新的可能性。它通过高效的微调方法，降低了训练和部署成本，提高了模型的效率，并有效地缓解了灾难性遗忘问题。虽然PEFT也存在一些局限性，但随着技术的不断发展，相信PEFT将会在更多领域发挥重要的作用，推动大型语言模型的普及和应用。

未来研究方向可能包括：开发更有效的PEFT方法，探索PEFT与其他技术的结合，以及研究PEFT在不同场景下的应用效果等等。

2025-09-04

上一篇：达观大模型：赋能企业，洞见未来

下一篇：大模型的几种类型及优缺点详解