参数高效微调技术演进

1、LoRA(低秩适应)：在模型矩阵旁添加低秩矩阵旁路，冻结预训练参数，仅更新少量适配器参数

优势：显存占用减少90%，训练速度提升3倍

应用：Llama-3-400B模型单卡微调，保留95%原始性能

2、QLoRA(量化LoRA)：4-bit NormalFloat量化技术，结合双重量化和分页优化器

技术突破：65B模型微调显存需求从780GB降至24GB

实践效果：Guanaco-65B性能超越ChatGPT，训练成本降低80%

3、AdaLoRA：动态调整低秩矩阵的秩分配，基于Hessian矩阵分析关键层重要性

多任务优化：GLUE评测显存效率提升30%，适合异构数据场景

微调流程与最佳实践

1、数据准备：

高质量标注数据(建议1k-10k样本)

数据清洗与格式统一，如JSONL格式转换

2、参数配置：

秩r选择：小型模型r=8-32，大型模型r=64-128

学习率：2e-4至5e-4，采用余弦学习率调度

3、评估与优化：

指标监控：PPL、BLEU分数、人工评估

过拟合处理：早停策略、正则化技术