超全！一文详解大型语言模型的11种微调方法

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导读：大型预训练模型是一种在大规模语料库上预先训练的深度学习模型，它们可以通过在大量无标注数据上进行训练来学习通用语言表示，并在各种下游任务中进行微调和迁移。随着模型参数规模的扩大，微调和推理阶段的资源消耗也在增加。针对这一挑战，可以通过优化模型结构和训练策略来降低资源消耗。 一般来说，研究者的优化方向从两个方面共同推进： 一方面，针对训练参数过多导致资源消耗巨大的情况，可以考虑通过固定基础大型语言模型的参数，引入部分特定参数进行模型训练，大大减少了算力资源的消耗，也加速了模型的训练速度。比较常用的方法包括前缀调优、提示调优等。 另一方面，还可以通过固定基础大型语言模型的架构，通过增加一个“新的旁路”来针对特定任务或特定数据进行微调，当前非常热门的LoRA就是通过增加 ………………………………