Transformer架构下的参数高效微调方法

在大模型微调实践中，参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT）已成为降低计算成本、提升部署效率的关键技术。本文将结合Transformer架构特点，介绍几种主流PEFT方法及其实践方案。

1. LoRA微调方法

LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在预训练模型权重矩阵中添加低秩分解的可训练矩阵来实现微调。其核心思想是仅更新少量参数，大幅减少计算开销。

from peft import LoraConfig, get_peft_model

class LoRAConfig:
    def __init__(self):
        self.lora_config = LoraConfig(
            r=8,  # LoRA秩
            lora_alpha=32,
            target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 目标层
            lora_dropout=0.1,
            bias="none",
            task_type="CAUSAL_LM"
        )

# 应用LoRA配置
model = get_peft_model(model, self.lora_config)

2. 偏置微调（Adapter）

Adapter方法通过在Transformer层中插入小型神经网络模块实现微调，可有效控制参数增长。

from peft import AdapterConfig, get_peft_model

adapter_config = AdapterConfig(
    adapter_type="ADAPTER",
    task_type="CAUSAL_LM",
    adapter_size=64,
    dropout=0.1
)

3. 实践建议

对于资源受限场景，推荐使用LoRA微调
在多任务学习中，Adapter方法更具优势
微调后可通过合并权重方式部署至生产环境

通过以上方法，可在保证模型性能的同时显著降低微调成本，适合生产环境部署实践。

Paul14 · 2026-01-08T10:24:58

LoRA确实适合资源受限场景，但需要注意秩r的设置对性能影响较大，建议在验证集上做网格搜索。

SillyMage · 2026-01-08T10:24:58

Adapter方法在多任务场景下表现不错，不过插入模块可能带来推理延迟，需评估实际部署成本。

WetSweat · 2026-01-08T10:24:58

合并权重时要小心梯度信息丢失问题，建议保留原始LoRA参数用于后续微调或模型切换。

Bella545 · 2026-01-08T10:24:58

实际项目中可以结合使用LoRA和Adapter，比如用LoRA做主干微调、Adapter处理特定任务，提升灵活性。

Transformer架构下的参数高效微调方法