大模型的实践应用8-利用PEFT和LoRa技术微调大模型(LLM)的原理介绍与指南

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用8-利用PEFT和LoRa技术微调大模型(LLM)的原理介绍与指南，2023年是大语言模型爆发的元年，在我国大语言模型分布就有上百种，随着人工智能技术的不断发展，对于GPT这样的大型语言模型的规模只会变得越来越大。随着模型规模的增大，这些模型的功能和复杂性也随之增加，复杂性和模型大小的增加也会带来新的挑战。训练更大的模型需要更广泛的数据集，并且随着模型的增长，必须调整更多的参数。这可能需要大量计算，因此成本也非常高。于是人们想到一种大模型研发的一种方法：微调。微调是一种允许重新利用预先训练的模型的技术，可以帮助降低构建更大模型的复杂性。

在这篇文章中，我们将讨论 PEFT（参数高效微调）等先进的微调技术，并了解它们如何在微调大模型为大家节省大量时间和金钱。

一、什么是微调？

微调是采用已经针对某些任务进行过训练的模型，然后对其进行调整以执行类似任务的过程。当新的数据集或任务需要模型进行一些修改，或者模型在特定任务上表现不佳时，通常会使用它。
例如，经过训练生成故事的模型可以经过微调来生成诗歌，由于模型已经学会了如何生成随意语言和写故事，如果模型调整得当，该技能也可以用于生成诗歌。

二、微调是如何工作的？

微调是针对其他任务调整已经训练好的模型。其工作原理是采用原始模型的权重并调整它们以适应新任务。经过训练的模型会学习执行某些特定任务，例如，GPT-3 已经在海量数据集上进行了训练，因此，它学会了生成故事、诗歌、歌曲、信件和许多其他东西。人们可以利用 GPT-3 的这一功能，并针对特定任务对其进行微调，例如以