目錄

如何為預訓練模型進行領域適配：全參數微調、LoRA 還是 Prompt Tuning？

1. 全參數微調（Full Fine-tuning）

適用場景

優缺點

示例代碼（使用 Hugging Face Transformers 進行全參數微調）

2. LoRA（Low-Rank Adaptation）

適用場景

優缺點

示例代碼（使用 peft 庫進行 LoRA 微調）

3. Prompt Tuning（提示調優）

適用場景

優缺點

示例代碼（使用 OpenAI API 進行 Prompt Tuning）

4. 方法對比總結

選擇建議

5. 結論

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如何為預訓練模型進行領域適配：全參數微調、LoRA 還是 Prompt Tuning？

在將大語言模型（LLM）適配到特定領域（如醫療、法律）時，我們通常會考慮以下三種方法：全參數微調（Full Fine-tuning）、低秩適配（LoRA）和提示調優（Prompt Tuning）。不同的方法在算力需求、數據量、適配效果等方面各有優劣。本文將對比這三種方法，并提供具體的示例代碼。

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1. 全參數微調（Full Fine-tuning）

適用場景

• 目標任務需要高質量的適配。
• 計算資源充足（通常需要 A100 或 H100 級別 GPU）。
• 有足夠的標注數據。

優缺點

? 優點：

• 適配效果最佳，模型可完全調整以匹配新領域。
• 適用于大規模的領域遷移，如從通用 NLP 遷移到醫學 NLP。

? 缺點：

• 需要大量 GPU 計算資源。
• 訓練和存儲開銷較大。

示例代碼（使用 Hugging Face Transformers 進行全參數微調）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset# 加載預訓練模型和 tokenizer
model_name = "bert-base-uncased"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)# 加載醫學領域數據集
dataset = load_dataset("medqa", split="train")def tokenize_function(examples):return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)# 設置訓練參數
training_args = TrainingArguments(output_dir="./results",per_device_train_batch_size=8,num_train_epochs=3,save_steps=1000,save_total_limit=2,
)trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=dataset,
)trainer.train()

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2. LoRA（Low-Rank Adaptation）

適用場景

• 計算資源有限。
• 需要在多個領域適配同一個基礎模型。
• 適用于如 ChatGPT 等大模型的微調。

優缺點

? 優點：

• 只訓練小部分參數，大幅減少計算需求。
• 適用于多任務適配（可在多個領域加載不同 LoRA 適配器）。
• 訓練后適配模塊（adapter）存儲開銷小。

? 缺點：

• 適配能力略低于全參數微調，但仍能在多數應用中取得優秀效果。

示例代碼（使用 peft 庫進行 LoRA 微調）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskTypemodel_name = "bert-base-uncased"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)# 設置 LoRA 配置
lora_config = LoraConfig(task_type=TaskType.CAUSAL_LM,r=8,  # 低秩維度lora_alpha=32,lora_dropout=0.1,
)# 添加 LoRA 層
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()# 進行 LoRA 訓練（與標準訓練流程相同）

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3. Prompt Tuning（提示調優）

適用場景

• 目標任務只涉及少量樣本（Few-shot Learning）。
• 需要快速適配不同任務，而不改變模型參數。
• 適用于 API 訪問大模型（如 OpenAI 的 GPT）。

優缺點

? 優點：

• 不需要改變模型參數，適用于 API 訪問。
• 計算開銷極低，可以快速部署。
• 適用于少樣本任務（Few-shot Learning）。

? 缺點：

• 適配能力有限，復雜任務可能不如 LoRA 或全參數微調。
• 需要設計有效的 Prompt，可能需要大量試驗。

示例代碼（使用 OpenAI API 進行 Prompt Tuning）

import openaiopenai.api_key = "your_api_key"prompt = "你是一位醫學專家，請回答以下醫學問題：\n\n問題：什么是糖尿病？\n答案："response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "system", "content": "你是一位醫學專家。"},{"role": "user", "content": "什么是糖尿病？"}],
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"]) 

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4. 方法對比總結

方法	計算開銷	適配能力	適用場景
全參數微調	高	最強	需要深度領域適配，如 GPT 在醫學 NLP 訓練
LoRA	中等	強	適用于多任務適配，如 ChatGPT 在金融/法律微調
Prompt Tuning	低	一般	API 訪問模型，適用于快速任務適配

選擇建議

• 如果計算資源充足，且需要完全適配新領域 → 選擇全參數微調。
• 如果計算資源有限，且需要多個任務適配 → 選擇 LoRA。
• 如果僅有少量數據，或使用 API 調用 → 選擇 Prompt Tuning。

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5. 結論

對于領域適配，最佳方法取決于任務需求和計算資源。如果你有大量計算資源，全參數微調 是最好的選擇；如果希望在多個領域切換，LoRA 是性價比最高的選擇；如果只是臨時適配任務，Prompt Tuning 是最便捷的方案。

希望本文能幫助你理解不同方法的優缺點，并根據自身需求選擇最合適的方案！