神經網絡微調技術

微調（Fine-tuning）是遷移學習的核心技術，通過在預訓練模型基礎上調整參數，使其適應特定任務或領域。以下從傳統方法、參數高效微調（PEFT）、新興技術三個維度展開，覆蓋主流技術及其應用場景。

一、傳統微調技術

核心思想

利用預訓練模型的通用特征，通過少量任務數據調整部分參數，平衡性能與計算成本。

1. 凍結層（Layer Freezing）

原理：固定預訓練模型的底層參數（如卷積層/Transformer前幾層），僅微調頂層（分類層）。

• 步驟：
  • 凍結底層，保留通用特征提取能力。
  • 替換輸出層（如全連接層），適配新任務類別數。
  • 訓練時僅更新頂層參數。
• 優點：減少計算量，防止過擬合。
• 適用場景：目標數據與預訓練數據相似度高（如ImageNet預訓練模型用于其他圖像分類任務）。

2. 學習率調整（Learning Rate Tuning）

原理：預訓練層使用小學習率（如 (10^{-5})），新增層使用大學習率（如 (10^{-3})）。

• 目的：避免破壞底層特征，加速新層收斂。
• 技巧：分層設置學習率，底層參數更新幅度小于頂層。

3. 正則化增強

方法：

• Dropout：在微調層增加隨機失活，防止過擬合。
• L2正則化：限制權重幅度，提升泛化能力。
• 應用：數據量較少時效果顯著（如小樣本分類任務）。

4. 監督微調（SFT, Supervised Fine-Tuning）

• 步驟：
  1. 預訓練：在大規模無標簽數據上訓練基座模型（如BERT、GPT）。
  2. 微調：在標注數據上調整模型，通常僅訓練頂層或部分中間層。
  3. 評估：測試集驗證性能。
• 特點：依賴標注數據，適用于文本分類、實體識別等任務。

二、參數高效微調（PEFT）

核心思想

僅調整少量參數，降低計算開銷，適用于大模型（如GPT-3、LLaMA）。

1. LoRA（Low-Rank Adaptation）

原理：在預訓練權重旁添加低秩矩陣，僅訓練這些矩陣（參數占比可低至0.1%）。

• 公式：(W’ = W + A \cdot B)，其中A和B為低秩矩陣。
• 優點：計算高效，適配多任務（如對話生成、機器翻譯）。
• 應用場景：大語言模型的高效微調（如Alpaca、Vicuna）。

2. Adapter Tuning

原理：在Transformer層中插入小型適配模塊（通常為兩層全連接+激活函數）。

• 結構：適配器模塊參數僅占模型總量的3%-5%。
• 優點：保留原模型參數，支持多任務學習。
• 缺點：增加推理延遲，需權衡效率與性能。

3. Prefix/Prompt Tuning

• Prefix Tuning：在輸入前添加可訓練的前綴向量（如20個Token），引導模型生成特定輸出。
• Prompt Tuning：設計可學習的提示詞（如“情感分析：這句話的情緒是___”），優化模型行為。
• 優勢：參數效率高，適合少樣本學習（如文本生成、情感分析）。

4. P-Tuning v2

改進點：相比v1，在每層輸入前添加可訓練參數，增強跨語言遷移能力。

• 應用：多語言任務（如跨語言文本分類、機器翻譯）。

三、新興微調技術

1. ReFT（表征微調）

原理：干預模型隱藏表示（如中間層輸出），而非直接修改權重。

• 步驟：
  1. 分析模型隱藏層對任務的敏感度。
  2. 設計干預模塊（如低秩線性變換）調整表征。
• 優勢：參數效率比LoRA高10-50倍，適合超大規模模型（如千億參數級LLM）。

2. 增量微調（Incremental Fine-tuning）

策略：在已微調模型上繼續學習新任務，通過記憶緩沖區保留舊知識。

• 應用：動態數據環境（如在線學習、用戶個性化推薦）。

3. 聯邦微調（Federated Fine-tuning）

原理：分布式設備本地訓練，聚合參數更新，保護隱私。

• 場景：醫療、金融等數據敏感領域。

四、領域特定技術

1. 計算機視覺（CV）

• Freeze微調：凍結預訓練CNN的底層卷積層，僅微調頂層（如ResNet的后3層）。
• 應用：圖像分類、目標檢測（如COCO數據集）。

2. 自然語言處理（NLP）

• SFT監督微調：BERT微調時替換輸出層，適配NER、文本匹配等任務。
• 多任務微調：共享底層參數，獨立調整任務頭（如T5模型）。

五、技術對比與選型建議

技術	參數量	計算成本	適用場景
凍結層	低	低	數據相似度高、資源有限
LoRA	極低	低	大模型高效適配（如LLaMA-7B）
Adapter Tuning	中	中	多任務學習、需保留原模型能力
ReFT	極低	極低	超大規模模型、實時推理場景

選型原則：

• 數據量少：優先PEFT（如LoRA、Prefix Tuning）。
• 領域差異大：結合凍結層與分層學習率調整。
• 多任務需求：采用Adapter或共享底層+獨立任務頭。

通過合理選擇微調策略，可在有限資源下最大化模型性能，推動AI技術在垂直領域的深度落地。