LLM参数高效微调（LORA,QLORA）_llm 调参

1. 全量微调和高效微调

全量微调（Full Fine-tuning）

全量微调是深度学习中的一种常见做法，尤其是在处理大型预训练模型如BERT或GPT时。它涉及到在特定任务的数据集上调整预训练模型的所有参数。这意味着模型的每一层和每一个权重都会在微调过程中更新，以适应新的任务。虽然这种方法通常可以达到很好的性能，因为它允许模型在目标任务上进行充分优化，但它也有几个缺点。最主要的是，它需要大量的计算资源和时间，尤其是当模型非常大时。此外，它也更容易过拟合，尤其是在小数据集上。

高效微调（Efficient Fine-tuning）

与全量微调相对，高效微调是近年来发展起来的，旨在减少在特定任务上调整大型预训练模型所需的资源和时间。它通常涉及到只更新模型的一小部分参数，比如模型的最后几层或者只有顶层。一些高效微调的方法包括适应性微调（Adaptive
Fine-tuning），其中只有模型的输出层或与任务最相关的层被更新；或是梯度更新的变体，如差分学习率（Differential
Learning Rates）和冻结部分网络层（Freezing Layers）。

高效微调的优点是它大大减少了所需的计算资源，因此可以更快速地适应新任务。它还可以减轻过拟合的风险，因为保留了更多的原始预训练知识。不过，这种方法也可能限制模型在新任务上的最大表现潜力，因为它只调整了参数的一部分。

2.参数高效微调分类

增加额外参数 (A)

这类方法通过向模型中添加额外的可训练参数来适应新任务，而不改变原始预训练模型的参数。这种方法主要有两个小类：

1. 类适配器（Adapter-like）方法：

   • 在模型的每一层或特定层中插入小型网络结构，称为适配器（Adapters），它们拥有少量的可训练参数。
   • 适配器可以学习到特定任务的特征表示，同时保留了预训练模型的大部分知识。
   • 这种方法适用于要快速适应多个不同任务的场景，因为适配器可以独立训练且交换。

2. 软提示（Soft prompts）：

   • 软提示是向模型输入添加可训练的标记（t