PEFT 微调:用更少的参数,实现更强的效果

内容纲要

随着大语言模型(LLM,如GPT系列、LLaMA系列)的飞速发展和广泛应用,模型的微调技术也随之备受关注。然而,庞大的模型参数带来的算力消耗、存储需求以及部署难度,也成了使用者的巨大挑战。

为了解决这一问题,参数高效微调方法(Parameter-Efficient Fine-Tuning,简称PEFT)逐渐进入大众视野,它提供了一种全新的方式,让我们用极少量的参数调整,便能在特定任务上实现非常好的性能。

本文将详细介绍PEFT的基本思想和几种主流实现方法,并分析其在实际应用中的优缺点。


一、什么是PEFT?

PEFT,即参数高效微调,本质上是在预训练模型基础上,通过增加少量可训练参数或调整少量已有参数,快速实现特定任务的微调,提升性能。其核心思想是:

  • 冻结大部分预训练模型权重,不再进行修改;
  • 增加少量参数,或只调整少量权重,通过更高效的参数调优方式,获得良好性能。

因此,相比传统的全量微调方法,PEFT具有参数更少、效率更高、部署更便捷的巨大优势。


二、主流的PEFT微调方法

目前主流的PEFT微调方法主要包括以下几种:

1. LoRA(Low-Rank Adaptation,低秩适配)

LoRA通过在原始模型参数矩阵旁边新增低秩矩阵,以微调的形式更新这些低秩矩阵,实现对模型的微调。

  • 核心思想
    • 对原始权重矩阵 WW 添加低秩矩阵 BABA (其中B和A为小矩阵,秩很低);
    • 训练时只更新 A,BA, B,原始权重冻结。
  • 优势
    • 参数少,计算成本低;
    • 微调后的参数文件极小(通常<1%原参数);
    • 微调效果接近全量微调。

2. Prefix Tuning(前缀微调)

Prefix Tuning将一些额外可训练的向量(称为prefix)添加到模型输入前,以此作为任务特定的提示向量。

  • 核心思想
    • 在模型输入序列前添加少量可训练的引导向量;
    • 只训练这些prefix参数,模型主体权重保持冻结。
  • 优势
    • 参数少、训练快;
    • 部署简单,尤其适合API部署场景;
    • 在少样本情景表现良好。

3. Adapter Tuning(适配器微调)

Adapter方法在原有Transformer层之间插入小的神经网络模块Adapter,训练时只微调这些额外模块的参数。

  • 核心思想
    • 在原始网络层中插入小型前馈神经网络(Adapter);
    • 冻结预训练权重,仅更新Adapter模块的参数。
  • 优势
    • 参数量小,且易于部署;
    • 可插拔,可复用性高,支持快速任务迁移。

4. Prompt Tuning(提示微调)

Prompt Tuning方法仅训练一组软提示(soft prompt),而不改变原始模型的参数。

  • 核心思想
    • 使用连续的软提示token,构成任务引导;
    • 冻结模型主体,仅训练这些软提示参数。
  • 优势
    • 极低的参数消耗;
    • 部署简单,训练快速,适合资源受限的环境。

三、PEFT微调的优点

PEFT方法在实践中呈现出明显优势:

  • 节省资源:只调整极少参数,降低了对GPU资源的需求,节省算力和存储空间。
  • 快速迭代:微调过程更快速,能迅速响应业务和任务需求的变化。
  • 易于部署和共享:微调参数文件小巧,更便于部署、传输和分发,特别适合云端和边缘设备部署。
  • 减少过拟合:由于冻结了大部分原始模型参数,在小样本或低资源的任务场景中,相对不容易出现过拟合现象。

四、PEFT微调的缺点

当然,PEFT也不是没有缺点,主要表现为:

  • 极限性能略逊于全量微调:一般而言,PEFT的性能接近全量微调,但在一些对性能极致敏感的场景,可能会略微逊色。
  • 超参数调优敏感:一些PEFT方法(例如LoRA)对低秩维度等超参数敏感,需要额外的超参数搜索和优化工作。
  • 不擅长全新领域的任务:对于与预训练模型领域差距巨大的新领域任务,PEFT的微调效果可能不如全量微调明显。

五、PEFT的应用场景与建议

PEFT特别适合以下场景:

  • 快速场景迁移:针对不同任务快速适配、部署。
  • 低资源或零样本任务:数据少,任务切换频繁时PEFT优势明显。
  • 边缘设备或移动端部署:受限环境下,参数量小至关重要。

而以下场景则更推荐全量微调:

  • 对性能要求非常高,需极限优化的核心任务;
  • 大量高质量领域数据充足,微调资源充裕,且需要大幅调整原始模型的内部表示时。

六、小结

PEFT的出现,为我们提供了一种参数高效、资源友好的模型微调方式。通过LoRA、Prefix Tuning、Adapter、Prompt Tuning等方法,PEFT能在快速、高效、易部署的同时,实现接近甚至媲美全量微调的性能。

虽然PEFT并非完美,存在一定局限性,但随着模型规模和应用场景的扩展,PEFT微调方法必将在未来发挥更大的作用,成为落地大语言模型的主流微调方式之一。

希望本文能帮助你更好地理解和应用PEFT,探索更加灵活、强大且高效的微调方案。

有的,PEFT 微调方法之间在训练时长方面确实存在差异,实际表现通常如下:

七、peft 训练的时候有没有注意他们训练的时间长短比较?

7.1 训练时长的整体趋势

总体来说,相较于完整微调,PEFT 的训练时间更短,因为只微调少量参数。但PEFT不同方法之间又存在一定差异:

  • LoRA 和 Adapter Tuning

    • 训练速度通常较快,尤其是 LoRA。因为只涉及少量低秩矩阵参数更新,计算负担小。
    • 一般可在数小时甚至更短时间内微调完成。
  • Prefix Tuning 和 Prompt Tuning

    • 前期收敛可能略慢一些,因为 prefix 或 soft prompt 本质是全新增加的可训练引导参数,模型需更多时间学习有效表示。
    • 可能需要较多的 epochs 才能充分收敛,尤其是 prompt tuning。

7.2 不同方法的具体对比(从快到慢)

方法 训练时长(相对) 原因
LoRA 较快 只训练低秩矩阵,收敛迅速
Adapter Tuning 较快 小型插入模块易收敛
Prefix Tuning 中等 训练少量引导向量,需一定轮次收敛
Prompt Tuning 偏慢 全新提示向量较难快速收敛

7.3 实际训练建议

  • 如果追求最快的训练速度,推荐使用 LoRAAdapter,尤其是 LoRA,因为它在实操中表现最稳定、速度最快。
  • 如果在低资源或少样本场景中,考虑到性能更重要一些,推荐使用 Prefix Tuning 或 Prompt Tuning,尽管它们可能训练稍慢一些,但效果在小样本场景下更好。

7.4 额外注意事项:

  • PEFT 方法的训练时间也会受超参数(如学习率、低秩维度、Adapter大小)明显影响,超参数选择不当也可能延长训练时间。
  • 通常建议在实际训练前进行简单的超参数搜索,找到更快速收敛的参数组合。

7.5 小结

  • PEFT整体比全量微调速度快。
  • LoRA最快,Adapter次之,Prefix和Prompt Tuning稍慢一些。
  • 具体使用时需要根据任务场景和资源需求进行灵活选择。

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