在自然語言處理領域，預訓練語言模型（如BERT、GPT、T5）已成為基礎設施。但如何讓這些“通才”模型蛻變為特定任務的“專家”？微調策略正是關鍵所在。本文將深入剖析七種核心微調技術及其演進邏輯。

 

一、基礎概念：為什么需要微調？

預訓練模型在海量語料上學習了通用語言表征（詞義、語法、淺層語義），但其知識是領域無關的。例如：

• 醫學文本中的“陽性”與日常用語含義不同

• 金融領域的“多頭”非指動物頭部

• 法律文本的特殊句式結構

微調的本質：在預訓練知識基礎上，通過特定領域數據調整模型參數，使其適應下游任務，如文本分類、實體識別、問答系統等。 

二、經典策略：全參數微調（Full Fine-tuning）

工作原理：解凍整個模型，在任務數據上更新所有權重

# PyTorch典型實現
model = B