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目次
如何为预训练模子进行范畴适配：全参数微调、LoRA 还是 Prompt Tuning？
1. 全参数微调（Full Fine-tuning）
实用场景
优缺点
示例代码（使用 Hugging Face Transformers 进行全参数微调）
2. LoRA（Low-Rank Adaptation）
实用场景
优缺点
示例代码（使用 peft 库进行 LoRA 微调）
3. Prompt Tuning（提示调优）
实用场景
优缺点
示例代码（使用 OpenAI API 进行 Prompt Tuning）
4. 方法对比总结
选择建议
5. 结论
如何为预训练模子进行范畴适配：全参数微调、LoRA 还是 Prompt Tuning？
在将大语言模子（LLM）适配到特定范畴（如医疗、法律）时，我们通常会思量以下三种方法：全参数微调（Full Fine-tuning）、低秩适配（LoRA）和提示调优（Prompt Tuning）。不同的方法在算力需求、数据量、适配结果等方面各有优劣。本文将对比这三种方法，并提供详细的示例代码。
1. 全参数微调（Full Fine-tuning）
实用场景
- 目的任务需要高质量的适配。
- 盘算资源富足（通常需要 A100 或 H100 级别 GPU）。
- 有足够的标注数据。
优缺点
✅ 优点：
- 适配结果最佳，模子可完全调解以匹配新范畴。
- 实用于大规模的范畴迁徙，如从通用 NLP 迁徙到医学 NLP。
❌ 缺点：
- 需要大量 GPU 盘算资源。
- 训练和存储开销较大。
示例代码（使用 Hugging Face Transformers 进行全参数微调）
- from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments
- from datasets import load_dataset
- # 加载预训练模型和 tokenizer
- model_name = "bert-base-uncased"
- model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
- tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
- # 加载医学领域数据集
- 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)
- # 设置训练参数
- 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()
2. LoRA（Low-Rank Adaptation）
实用场景
- 盘算资源有限。
- 需要在多个范畴适配同一个基础模子。
- 实用于如 ChatGPT 等大模子的微调。
优缺点
✅ 优点：
- 只训练小部分参数，大幅减少盘算需求。
- 实用于多任务适配（可在多个范畴加载不同 LoRA 适配器）。
- 训练后适配模块（adapter）存储开销小。
❌ 缺点：
- 适配能力略低于全参数微调，但仍能在多数应用中取得优秀结果。
示例代码（使用 peft 库进行 LoRA 微调）
- from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
- from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType
- model_name = "bert-base-uncased"
- model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
- tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
- # 设置 LoRA 配置
- lora_config = LoraConfig(
- task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
- r=8, # 低秩维度
- lora_alpha=32,
- lora_dropout=0.1,
- )
- # 添加 LoRA 层
- model = get_peft_model(model, lora_config)
- model.print_trainable_parameters()
- # 进行 LoRA 训练（与标准训练流程相同）
3. Prompt Tuning（提示调优）
实用场景
- 目的任务只涉及少量样本（Few-shot Learning）。
- 需要快速适配不同任务，而不改变模子参数。
- 实用于 API 访问大模子（如 OpenAI 的 GPT）。
优缺点
✅ 优点：
- 不需要改变模子参数，实用于 API 访问。
- 盘算开销极低，可以快速摆设。
- 实用于少样本任务（Few-shot Learning）。
❌ 缺点：
- 适配能力有限，复杂任务大概不如 LoRA 或全参数微调。
- 需要计划有用的 Prompt，大概需要大量试验。
示例代码（使用 OpenAI API 进行 Prompt Tuning）
- import openai
- openai.api_key = "your_api_key"
- prompt = "你是一位医学专家，请回答以下医学问题：\n\n问题：什么是糖尿病？\n答案："
- response = openai.ChatCompletion.create(
- model="gpt-4",
- messages=[{"role": "system", "content": "你是一位医学专家。"},
- {"role": "user", "content": "什么是糖尿病？"}],
- )
- print(response["choices"][0]["message"]["content"])
4. 方法对比总结
方法盘算开销适配能力实用场景全参数微调高最强需要深度范畴适配，如 GPT 在医学 NLP 训练LoRA中等强实用于多任务适配，如 ChatGPT 在金融/法律微调Prompt Tuning低一般API 访问模子，实用于快速任务适配 选择建议
- 如果盘算资源富足，且需要完全适配新范畴 → 选择全参数微调。
- 如果盘算资源有限，且需要多个任务适配 → 选择 LoRA。
- 如果仅有少量数据，或使用 API 调用 → 选择 Prompt Tuning。
5. 结论
对于范畴适配，最佳方法取决于任务需求和盘算资源。如果你有大量盘算资源，全参数微调 是最好的选择；如果希望在多个范畴切换，LoRA 是性价比最高的选择；如果只是临时适配任务，Prompt Tuning 是最便捷的方案。
希望本文能帮助你理解不同方法的优缺点，并根据自身需求选择最符合的方案！
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