在機器翻譯（Machine Translation, MT）任務中，預訓練模型（如 mBART、T5、NLLB）通常需要進一步優化以適應特定領域或語言對的翻譯需求。微調（Fine-tuning） 和 調優（Hyperparameter Tuning） 是提升模型性能的關鍵技術。

一、模型微調（Fine-tuning）概述

1.1 模型微調是什么？

模型微調（Fine-tuning）是指在預訓練模型（Pre-trained Model）的基礎上，使用特定領域的數據進行額外訓練，使其適應新任務或提升特定場景下的性能。
微調廣泛應用于自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、語音識別等領域，例如：

• 機器翻譯（mBART、NLLB 微調）
• 文本分類（BERT、RoBERTa 微調）
• 圖像識別（ResNet、ViT 微調）

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1.2 為什么需要微調？

預訓練模型（如 BERT、GPT、ResNet）通常在大規模通用數據上訓練，但可能不適用于特定領域（如醫學、法律、金融）。 直接使用預訓練模型可能導致：

• 領域偏差（Domain Shift）：模型在通用數據上表現良好，但在專業領域表現不佳。
• 低資源語言/任務適應差：如小語種翻譯、專業術語識別。

微調的優勢：

• 數據效率高：相比從頭訓練，微調只需少量領域數據即可顯著提升性能。
• 計算成本低：利用預訓練模型的權重，減少訓練時間。
• 適應性強：可針對不同任務（分類、生成、翻譯）調整模型。

1.3 微調的核心步驟

1、選擇合適的預訓練模型

任務類型	典型預訓練模型
文本分類/理解	BERT、RoBERTa、DeBERTa
文本生成	GPT、T5、BART
機器翻譯	mBART、NLLB、Opus-MT
圖像分類	ResNet、ViT、EfficientNet
語音識別	Whisper、Wav2Vec2

2、準備微調數據

• 監督學習數據（標注數據）：
  • NLP：文本分類（標簽+文本）、機器翻譯（雙語對齊語料）。
  • CV：圖像分類（圖片+標簽）、目標檢測（邊界框標注）。
• 數據增強（Data Augmentation）：
  • 文本：回譯（Back Translation）、同義詞替換。
  • 圖像：旋轉、裁剪、顏色變換。

1.4 選擇微調策略

微調方法	說明	適用場景
全參數微調（Full Fine-tuning）	更新所有模型參數	數據量較大，計算資源充足
部分微調（Partial Fine-tuning）	僅微調頂層部分層（如最后幾層 Transformer）	數據較少，防止過擬合
適配器微調（Adapter Fine-tuning）	插入小型適配層，凍結原始模型	低資源設備，快速微調
LoRA（Low-Rank Adaptation）	低秩矩陣微調，減少參數量	大模型（如 GPT-3）高效微調
提示微調（Prompt Tuning）	調整輸入提示（Prompt），不修改模型	少樣本學習（Few-shot Learning）

1.5 訓練與優化

• 優化器選擇：AdamW、SGD（帶動量）
• 學習率調度：Warmup + 余弦退火（Cosine Decay）
• 正則化：Dropout、Weight Decay
• 早停（Early Stopping）：防止過擬合

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1.6 微調 vs. 從頭訓練（From Scratch）

對比項	微調（Fine-tuning）	從頭訓練（From Scratch）
數據需求	少量領域數據	大規模數據
計算成本	較低（利用預訓練權重）	極高（需訓練所有參數）
訓練時間	短（幾小時~幾天）	長（數天~數周）
適用場景	領域適應、小樣本學習	全新架構、無預訓練模型

1.7 微調工具推薦

任務	推薦工具
NLP 微調	Hugging Face Transformers、Fairseq
CV 微調	PyTorch Lightning、MMDetection
高效微調（PEFT）	LoRA、AdapterHub
超參數優化	Optuna、Ray Tune
模型部署	ONNX、TensorRT

二、模型調優（Hyperparameter Tuning）

調優是指調整訓練過程中的超參數（如學習率、批次大小、優化器等），以提高模型性能。

2.1 關鍵超參數

超參數	影響	典型值
學習率（Learning Rate）	控制參數更新步長	1e-5 ~ 5e-5（微調時較低）
批次大小（Batch Size）	影響訓練穩定性和顯存占用	16 ~ 64（視 GPU 而定）
訓練輪數（Epochs）	訓練次數，過多會導致過擬合	3 ~ 10（微調時較少）
優化器（Optimizer）	影響梯度下降方式	AdamW（最常用）
Dropout	防止過擬合	0.1 ~ 0.3
Warmup Steps	初始階段逐步提高學習率	500 ~ 2000

2.2 調優方法

• 網格搜索（Grid Search）：遍歷所有可能的超參數組合（計算成本高）。
• 隨機搜索（Random Search）：隨機采樣超參數（更高效）。
• 貝葉斯優化（Bayesian Optimization）：基于概率模型選擇最優參數。
• 自動調優工具：
  • Optuna（推薦）
  • Ray Tune
  • Weights & Biases（W&B）

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2.3 微調 vs. 調優

	微調（Fine-tuning）	調優（Hyperparameter Tuning）
目標	調整模型參數以適應新數據	優化訓練過程的超參數
計算成本	較高（需訓練模型）	中等（需多次實驗）
適用階段	數據充足時	訓練策略優化時
典型工具	Hugging Face Transformers、Fairseq	Optuna、Ray Tune

總結

• 微調 適用于讓預訓練模型適應新領域或語言對。
• 調優 適用于優化訓練過程，提高模型收斂速度和最終性能。
• 結合使用：先調優超參數，再微調模型，可獲得最佳翻譯質量。

如果是企業級應用（如金融、醫療），建議采用 領域自適應（Domain Adaptation） + 持續學習（Continual Learning） 策略，確保模型長期有效。