为什么要对大模型进行微调
1.成本效益：
o 大模型的参数量非常大，训练成本非常高，每家公司都去从头训练一个自己的大模型，这个事情的性价比非常低。
2.Prompt Engineering 的局限性：
o Prompt Engineering 是一种相对容易上手的使用大模型的方法，但它有明显缺点。因为通常大模型的实现原理都会对输入序列的长度有限制，Prompt Engineering 的方式会把 Prompt 搞得很长。越长的 Prompt，大模型的推理成本越高，因为推理成本是跟 Prompt 长度的平方正相关的。另外，Prompt 太长会因超过限制而被截断，进而导致大模型的输出质量打折扣，这也是一个非常严重的问题。
3.提升特定领域能力：
o Prompt Engineering 的效果达不到要求，而企业又有比较好的自有数据，能够通过自有数据，更好地提升大模型在特定领域的能力。这时候微调就非常适用。
4.个性化服务：
o 要在个性化服务中使用大模型的能力，这时候针对每个用户的数据，训练一个轻量级的微调模型，是一个不错的方案。
5.数据安全：
o 如果数据不能传递给第三方大模型服务，那么搭建自己的大模型就非常必要。
如何对大模型进行微调
从参数规模角度
1.全量微调（Full Fine Tuning, FFT）
o 对全量参数进行全量训练，用特定的数据，对大模型进行训练，将 W 变成 W’。W’ 相比 W ，最大的优点就是上述特定数据领域表现会好很多，但缺点是训练成本高，并且存在灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）的风险。灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)，用特定训练数据去微调可能会把这个领域的表现变好，但也可能会把原来表现好的别的领域的能力变差。
2.参数高效微调（Parameter-Efficient Fine Tuning, PEFT）
o 只对部分参数进行训练，解决 FFT 存在的问题。PEFT 是目前比较主流的微调方案。
从训练数据来源和方法角度
1.增量预训练（Continue PreTraining）
o 一般垂直大模型是基于通用大模型进行二次的开发。为了给模型注入领域知识，就需要用领域内的语料进行继续的预训练。
举例：假设我们有一个已经在通用语料库上预训练的GPT模型，现在我们希望让这个模型在医学领域的文本上表现更好。我们可以使用大量的医学文献对这个GPT模型进行继续预训练，使其适应医学领域的语言特点。
2.监督式微调（Supervised Fine Tuning, SFT）
o 用人工标注的数据，用传统机器学习中监督学习的方法，对大模型进行微调。
例如：指令微调（Instruction Tuning）- 输入文本：“Good morning!” - 任务描述：“翻译成西班牙语” - 期望输出：“¡Buenos días!”
3.基于人类反馈的强化学习微调（Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF）
o 把人类反馈通过强化学习方式引入到对大模型的微调中，让生成结果更加符合人类期望。
4.基于AI反馈的强化学习微调（Reinforcement Learning with AI Feedback, RLAIF）
o 与 RLHF 类似，但反馈来源是 AI，以解决人类反馈收集成本高、效率低的问题。
5.直接偏好优化（Direct Preference Optimization）
o 它主要通过直接优化模型对用户偏好的预测能力来提升模型的性能。与传统的损失函数优化不同，DPO更加关注模型在实际应用中的表现，特别是在用户体验和满意度方面。
模型微调分成3个阶段:
- 第一阶段:(Continue PreTraining)增量预训练，在海量领域文档数据上二次预训练模型，以注入领域知识.
- 第二阶段: SFT(Supervised
Fine-tuning)有监督微调，构造指令微调数据集，在预训练模型基础上做指令精调，以对齐指令意图 - 第三阶段 (1)RLHF(Reinforcement Learning from Human
Feedback)基于人类反馈对语言模型进行强化学习，分为两步：RM(Reward
Model)奖励模型建模，构造人类偏好排序数据集，训练奖励模型，用来建模人类偏好，主要是"HHH"原则，具体是"helpful,
honest, harmless";RL(Reinforcement
Learning)强化学习，用奖励模型来训练SFT模型，生成模型使用奖励或惩罚来更新其策略，以便生成更高质量、更符合人类偏好的文.
DPO(Direct Preference
Optimization)直接偏好优化方法，DPO通过直接优化语言模型来实现对其行为的精确控制，而无需使用复杂的强化学习，也可以有效学习到人类偏好，DPO相较于RLHF更容易实现且易于训练，效果更好
一些比较流行的PEFT方案
从成本和效果的角度综合考虑，PEFT是目前业界比较流行的微调方案。接下来介绍几种比较流行的PEFT微调方案。
1、Prompt Tuning
Prompt Tuning的出发点，是基座模型(Foundation Model)的参数不变，为每个特定任务，训练一个少量参数的小模型，在具体执行特定任务的时候按需调用。
Prompt Tuning的基本原理是在输入序列X之前，增加一些特定长度的特殊Token，以增大生成期望序列的概率。
具体来说，就是将X = [x1, x2, …, xm]变成，X = [x1, x2, ..., xk; x1, x2, …, xm], Y = WX`。
例如：
假设我们有一个情感分析任务，原始输入句子为"I love this movie."
通过Prompt Tuning，我们在原始输入序列前增加一些提示语，例如：
X’ = [“This is a sentiment analysis task:”, “The sentiment of the following sentence is:”, “I”, “love”, “this”, “movie”, “.”]
2、Prefix Tuning
Prefix Tuning的灵感来源是，基于Prompt Engineering的实践表明，在不改变大模型的前提下，在Prompt上下文中添加适当的条件，可以引导大模型有更加出色的表现。
Prefix Tuning的出发点，跟Prompt Tuning的是类似的，只不过它们的具体实现上有一些差异。
Prompt Tuning是在Embedding环节，往输入序列X前面加特定的Token。
而Prefix Tuning是在Transformer的Encoder和Decoder的网络中都加了一些特定的前缀。
具体来说，就是将Y=WX中的W，变成W = [Wp; W]，Y=WX。
Prefix Tuning也保证了基座模型本身是没有变的，只是在推理的过程中，按需要在W前面拼接一些参数。
举例说明：
原始英文句子为：“I love this movie.”
Encoder 输入变为：W’_encoder = [Wp_encoder; W_encoder]
Decoder 输入变为：W’_decoder = [Wp_decoder; W_decoder]
然后，我们将新的输入序列 X 输入到修改后的 Transformer 模型中进行预测，得到输出 Y：
假设输出结果是：“我喜欢这部电影。”
3、LoRA
LoRA是跟Prompt Tuning和Prefix Tuning完全不相同的另一条技术路线。
LoRA背后有一个假设：我们现在看到的这些大语言模型，它们都是被过度参数化的。而过度参数化的大模型背后，都有一个低维的本质模型。
通俗讲人话：大模型参数很多，但并不是所有的参数都是发挥同样作用的；大模型中有其中一部分参数，是非常重要的，是影响大模型生成结果的关键参数，这部分关键参数就是上面提到的低维的本质模型。
LoRA的基本思路，包括以下几步：
首先, 要适配特定的下游任务，要训练一个特定的模型，将Y=WX变成Y=(W+∆W)X，这里面∆W主是我们要微调得到的结果；
其次，将∆W进行低维分解∆W=AB (∆W为m * n维，A为m * r维，B为r * n维，r就是上述假设中的低维)；
接下来，用特定的训练数据，训练出A和B即可得到∆W，在推理的过程中直接将∆W加到W上去，再没有额外的成本。
另外，如果要用LoRA适配不同的场景，切换也非常方便，做简单的矩阵加法即可：(W + ∆W) - ∆W + ∆W`。
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/663557294
4、QLoRA
LoRA 效果已经非常好了，可以媲美全量微调的效果了，那为什么还要有个QLoRA呢？
这里先简单介绍一下，量化（Quantization）。
量化，是一种在保证模型效果基本不降低的前提下，通过降低参数的精度，来减少模型对于计算资源的需求的方法。
量化的核心目标是降成本，降训练成本，特别是降后期的推理成本。
QLoRA就是量化版的LoRA，它是在LoRA的基础上，进行了进一步的量化，将原本用16bit表示的参数，降为用4bit来表示，可以在保证模型效果的同时，极大地降低成本。
论文中举的例子，65B的LLaMA 的微调要780GB的GPU内存；而用了QLoRA之后，只需要48GB。效果相当惊人！
5、Adapter Tuning
在面对特定的下游任务时，如果进行 Full-Fintuning（即预训练模型中的所有参数都进行微调），太过低效；而如果采用固定预训练模型的某些层，只微调接近下游任务的那几层参数，又难以达到较好的效果。
于是他们设计了如下图所示的 Adapter 结构，将其嵌入 Transformer 的结构里面，在训练时，固定住原来预训练模型的参数不变，只对新增的 Adapter 结构进行微调。同时为了保证训练的高效性（也就是尽可能少的引入更多参数）
引用地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/650287173
参考地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/627642632