微调方法是啥？如何微调？（Fine-tuning）

微调方法是啥？如何微调？

微调（Fine-tuning）是一种迁移学习的技术，用于在一个已经预训练好的模型基础上，通过进一步训练来适应特定的任务或数据集。微调可以在具有相似特征的任务之间共享知识，从而加快训练速度并提高模型性能。以下是一般的微调步骤：微调的关键是在预训练模型的基础上进行训练，从而将模型的知识迁移到特定任务上。通过这种方式，可以在较少的数据和计算资源下，快速构建和训练高性能的模型。

选择预训练模型：选择一个在大规模数据集上预训练好的模型，如ImageNet上的预训练的卷积神经网络（如ResNet、VGG等）。这些模型通常具有良好的特征提取能力。
冻结底层权重：将预训练模型的底层权重（通常是卷积层）固定住，不进行训练。这是因为底层权重通常学习到了通用的特征，可以被用于许多不同的任务。
替换顶层分类器：将预训练模型的顶层分类器（通常是全连接层）替换为适合特定任务的新的分类器。新的分类器的输出节点数量应该与任务的类别数相匹配。
解冻部分权重（可选）：根据任务的复杂性和可用的训练数据量，可以选择解冻一些底层权重，以便更好地适应新的任务。这样可以允许底层权重进行微小的调整，以更好地适应新任务的特征。
进行训练：使用特定任务的训练数据集对新的分类器进行训练。可以使用较小的学习率进行训练，以避免对预训练模型的权重进行过大的更新。
评估和调整：在训练完成后，使用验证集或测试集评估模型的性能。根据评估结果，可以进行调整，如调整学习率、调整模型结构等。

为什么需要 PEFT？