大模型微调中的迁移学习技术

在大模型微调实践中，迁移学习是提升模型性能、降低训练成本的核心策略。本文将结合实际部署经验，分享迁移学习在大模型微调中的应用方法。

核心思想

迁移学习通过将预训练模型的知识迁移到新任务中，实现快速适应。对于大模型微调，主要采用以下策略：

1. 层冻结策略：冻结底层特征提取层，仅微调顶层分类器
2. 渐进式微调：先冻结大部分层，逐步解冻
3. 适配器模块：在关键层插入可训练的适配器模块

实际部署示例

以LLaMA模型为例，使用Hugging Face Transformers库进行微调：

from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
from transformers import Trainer, TrainingArguments

# 加载模型和分词器
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("huggyllama/llama-7b")
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("huggyllama/llama-7b")

# 冻结大部分层（仅保留最后10%）
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 只训练最后几层
for param in model.lm_head.parameters():
    param.requires_grad = True

# 训练配置
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./llama-finetuned",
    per_device_train_batch_size=4,
    num_train_epochs=1,
    learning_rate=5e-5,
    logging_dir="./logs",
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
)

# 开始训练
trainer.train()

性能优化建议

• 学习率调度：使用余弦退火或线性衰减
• 混合精度训练：启用FP16以减少显存占用
• 梯度累积：在显存受限时使用梯度累积

此方法已在多个实际项目中验证，显著提升了微调效率。