大语言模型原理与工程实践：混合微调策略

大语言模型原理与工程实践：混合微调策略

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着深度学习技术的迅猛发展，大语言模型（Large Language Models，LLMs）在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域取得了突破性的进展。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和模式，能够在各种NLP任务中展现出强大的能力。然而，由于LLMs的参数规模庞大，训练成本高昂，且在特定领域应用时可能存在泛化能力不足的问题，因此，如何有效地进行LLMs的微调（Fine-Tuning）成为了研究的热点。

微调是指在大语言模型的基础上，使用特定领域的少量标注数据对其参数进行优化，以提升模型在特定任务上的性能。传统的微调策略通常只关注单个任务，但这种方法往往难以充分利用预训练模型的优势，且在处理复杂任务时效果不佳。因此，混合微调策略应运而生，它结合了多种微调方法，以实现更有效的模型优化。

1.2 研究现状