大模型的实践应用10-大模型领域知识与参数高效微调(PEFT)技术的详解，并利用PEFT训练自己的大模型_大模型pe 是什么场景

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用10-大模型领域知识与参数高效微调(PEFT)技术的详解，并利用PEFT训练自己的大模型。大模型领域的参数高效微调技术(PEFT)是指通过对大规模神经网络模型进行高效率的参数微调，以提高模型性能和效率的一种方法。PEFT技术通常适用于需要在特定的垂直领域任务上高效微调获得更好性能的大模型，大幅减少算力支出。对于刚刚接触大模型的初学者，可能对于一些名称可能不大了解，这块我将做详细介绍：

一、大模型领域重要术语词汇表

LLM模型： 大型语言模型或 LLM 是一种机器学习模型，可以学习 NLP 任务的文本数据的底层结构和语义。他们通过学习一组代表文本高级概念和特征的潜在变量来做到这一点。从本质上讲，LLM 模型试图捕捉文本的内容，而不仅仅关注使用的单词。

预训练模型：预训练模型是经过大量数据训练以促进特定任务（例如图像分类、语音识别或自然语言处理）的机器学习模型。这些模型已经学习了有效执行任务所需的最佳权重和参数集，以便它们可以用作进一步训练新数据或用于其他应用程序的起点。

参数：参数是模型在训练过程中学习的值/变量，用于对新数据进行预测或分类。参数通常表示为神经网络中的权重和偏差，它们控制输入数据如何转换为输出预测。

迁移学习：迁移学习是指采用为特定任务开发的预训练模型，并将其重新用作新的相关任务的起点。这涉及使用预训练模型的学习特征表示作为新模型的起点，然后在特定于新任务的较小数据集上进行训练。

微调：微调是一种特定类型的迁移学习，其中预训练模型的权重在新的特定于任务的数据集上进行调