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Lester在相关论文中提出的另一种轻量级微调方法它采用“软提示”的方式来适配下游任务。具体来说这种方法同样会冻结整个预训练模型的参数只允许每个下游任务在输入文本前面添加k个可调的标记Token通过优化这些标记的参数赋予语言模型执行特定下游任务的能力。与前缀调优相比提示调优的核心在于“软提示”的灵活性。这些可调标记不像固定的文本提示那样死板而是能够根据任务需求持续优化从而更精准地引导模型理解任务意图。在论文的实验对比中针对T5-XXL这样的大型模型每个经过提示调优的模型副本仅需要20480个参数而如果为每个下游任务制作特定的预训练模型副本则需要110亿个参数两者相差巨大。这一特性让提示调优在少样本提示场景中表现尤为出色比如在只有少量标注数据的专业领域问答任务中提示调优能够快速让模型掌握领域知识精准回应问题大大降低了对标注数据量的依赖。三、P-Tuning v2深度提示让小模型也能高效微调尽管提示调优在大型模型上取得了不错的效果但研究者发现当底座模型规模较小时特别是参数小于1000亿个时提示调优的效果并不理想。为了解决这一问题清华大学的团队提出了P-Tuning v2方法对深度提示调优进行了优化和适应性实现。P-Tuning v2最显著的改进的是它不再仅仅在输入层添加提示而是对预训练模型的每一层都应用连续提示。简单来说这种方法会在大型语言模型的词嵌入层和每个Transformer网络层前都加上新的可训练参数相当于给模型的每一层都安装了“任务引导器”。这种深度提示调优的设计不仅增加了连续提示的功能覆盖范围还缩小了在各种设置之间进行微调的性能差距。对于小型模型和一些难度较高的任务来说P-Tuning v2的优势尤为明显它让参数规模较小的模型也能通过深度提示的引导发挥出接近大型模型微调后的性能大大降低了微调对模型规模的要求让更多中小企业和个人能够利用小型模型完成复杂任务。四、LORA低秩适配让微调参数大幅减少2021年微软公司提出了Low-Rank AdaptationLORA低秩适配器方法成为了参数高效微调领域的里程碑式方案。LORA的核心思想是通过冻结预训练模型的权重在Transformer架构的每一层注入可训练的秩分解矩阵从而显著减少下游任务中可训练参数的数量。在训练过程中原始模型的参数被完全固定研究者只需要训练两个小矩阵降维矩阵A和升维矩阵。这两个矩阵的参数规模远小于原始模型的权重矩阵通过它们的乘积来模拟原始模型权重的更新既保证了模型性能又大幅降低了计算和存储成本。实验数据显示与使用Adam微调的GPT-3 175B模型相比LORA可以将可训练参数的数量减少10000倍同时将GPU内存需求减少3倍。更令人惊喜的是尽管LORA的可训练参数大幅减少训练吞吐量显著提高但它在模型质量性能方面与ROBERTa、DeBERTa、GPT-2和GPT-3等模型的全量微调相当甚至在部分任务上表现更好。这一特性让LORA迅速成为工业界和学术界最常用的微调方法之一广泛应用于各类大模型的任务适配中。五、DyLORA动态调整秩让微调更高效随着LORA的广泛应用研究者发现它存在两个核心问题。一是训练完成后LORA块的大小就无法更改如果想要调整LORA块的秩就需要重新训练整个模型这无疑增加了大量的时间和计算成本。二是LORA块的大小是训练前设计的固定超参优化秩的过程需要精细的搜索与调优操作单一的超参设置可能无法有效提升模型在不同任务上的效果。为了解决这些问题研究者引入了DyLORA动态低秩适应方法。该方法参考了LORA的基本架构针对每个LORA块设计了上投影矩阵、下投影矩阵以及当前LORA块的规模范围R。在训练过程中为了确保增加或减少秩不会明显阻碍模型的表现研究者会对LORA块在不同秩下的信息内容进行排序再结合预定义的随机分布进行抽样对LORA块的上投影矩阵和下投影矩阵进行截断最终确定单个LORA块的最优大小。研究结果表明与LORA相比使用DyLORA训练出的模型速度可提升4~7倍且性能几乎没有下降。此外该模型在更广泛的秩范围内都展现出了卓越的性能无需人工精细调优秩参数大大降低了使用门槛。六、AdaLORA自适应分配参数让模型更智能与DyLORA类似提出AdaLORA的研究者也发现了LORA的改进空间。他们认为权重矩阵在不同LORA块和模型层中的重要性存在差异不能提前制定一个统一规模的秩来约束相关权重信息需要设计可以支持动态更新的参数矩阵。同时还需要有效的方法来评估当前参数矩阵的重要性根据重要性程度为重要性高的矩阵分配更多参数量以提升模型效果对重要性低的矩阵进行裁剪以进一步降低计算量。基于这一思想研究者提出了AdaLORA方法它能够根据权重矩阵的重要性得分在权重矩阵之间自适应地分配参数规模。在实际操作中AdaLoRA采用奇异值分解SVD的方法进行参数训练通过重要性指标剪裁掉不重要的奇异值来提高计算效率从而进一步提升模型在微调阶段的效果。这种自适应的参数分配方式让模型能够将计算资源集中在关键的权重矩阵上避免了不必要的资源浪费同时也提升了模型在复杂任务上的适配能力让微调过程更加智能高效。七、QLORA量化技术让大模型微调更省钱Tim Dettmers等研究者在相关论文中提出了QLORA方法这是一种基于量化技术的高效模型微调方法极大地降低了大模型微调对硬件资源的要求。QLORA的创新内容主要包括三个方面4bit NormalFloatNF4数据类型、双重量化技术和分页优化器。其中NF4是一种新型数据类型它对正态分布的权重来说是信息理论上的最优选择能够在减少数据存储量的同时最大限度地保留权重信息。双重量化技术则通过对已量化的常量进行再量化进一步减少了平均内存的使用。分页优化器则有助于管理内存峰值防止梯度检查点时出现内存不足的错误。这些技术的结合使得QLORA能够在大幅降低显存消耗的同时保持模型的高性能。实验表明QLORA技术使得研究者能够在单个48GB GPU上微调650亿个参数规模的模型同时维持16bit精度任务的完整性能。例如在训练Guanaco模型时仅需在单个GPU上微调24小时即可达到与ChatGPT相当的99.3%性能水平。这一突破让更多研究者和企业能够以较低的硬件成本开展大模型微调工作推动了大模型技术的普及。八、OA-LORA量化感知让微调与推理更高效在论文“OA-LoRA: Quantization-aware Low-rank Adaptation of large language models”中研究者提出了一种量化感知的低秩适应OA-LORA算法。该方法的核心思想来源于量化和适应的自由度不平衡问题研究者提出采用分组运算符的方式旨在增加量化自由度的同时减少适应自由度。OA-LORA的实现非常简便仅需几行代码就能完成同时它赋予了原始LORA两倍的能力。在微调过程中LLM的权重被量化如INT4以降低时间和内存的使用微调后LLM和辅助权重能够自然地集成到一个量化模型中而不会损失准确性。通过在LLaMA和LLaMA2模型系列的实验证明OA-LORA在不同的微调数据集和下游场景中都验证了其有效性。与之前的适应方法LORA和QLORA相比OA-LORA在微调和推理阶段都具有更高的计算效率。由于不需要进行训练后量化因此它不会导致准确性损失并且OA-LORA不仅适用于INT4量化还可以推广到INT3和INT2等更低精度的量化场景为大模型的高效部署提供了更多可能。九、LongLORA让大模型轻松处理超长上下文通常情况下用较长的上下文长度训练大型语言模型的计算成本非常高需要大量的训练时间和GPU资源。对于许多需要处理长文本的场景比如文档摘要、法律合同分析、书籍内容理解等大模型的上下文长度限制成为了重要的瓶颈。为了在有限的计算成本下扩展预训练大型语言模型的上下文大小研究者在相关论文中提出了LongLORA方法。LongLORA在两个方面进行了关键改进。一方面虽然在推理过程中需要密集的全局注意力但通过采用稀疏的局部注意力可以有效地进行模型微调大幅降低训练过程中的计算量。另一方面LongLORA中引入的转移短暂的注意力机制能够有效地实现上下文扩展从而在性能上与使用香草注意力Vanilla Attention进行微调的效果相似。此外研究者通过重新审视上下文扩展的参数高效微调机制发现在可训练嵌入和规范化的前提下用于上下文扩展的LORA表现良好。LongLORA在从70亿、130亿到700亿个参数的LLaMA2模型的各种任务上都取得了良好的结果其中采用LLaMA2-7B模型时能够将上下文长度从4000个Token扩展到10万个Token在增加上下文长度的同时保持了高效计算的能力为处理超长文本任务提供了有力的技术支撑。十、VeRA向量随机矩阵适配破解存储开销难题尽管LORA已经实现了可训练参数的大幅缩减但在实际应用中随着大模型规模持续扩大或是需要为海量用户、多样化任务部署专属适配模型时存储压力依然不容忽视。比如在云端AI服务中若要为成千上万个企业客户提供定制化模型每个客户的LORA适配器都需要单独存储累积的存储开销会急剧增加这成为了制约大模型规模化落地的重要瓶颈。为了进一步降低存储成本同时保持模型性能不打折研究者提出了基于向量的随机矩阵适应Vector-based Random matrix AdaptationVeRA方法为存储优化提供了全新思路。VeRA的核心设计思路是通过共享低秩矩阵并学习轻量缩放向量实现参数数量的极致压缩。与LORA为每个模型层单独训练低秩矩阵不同VeRA将低秩矩阵在所有层之间共享这些共享的低秩矩阵相当于一个“通用适配模板”无需为每层单独设计。在此基础上模型仅需要学习一组小的缩放向量通过这些向量对共享低秩矩阵进行微调就能适配不同任务的需求。具体来说LORA是通过训练降维矩阵A和升维矩阵B来更新每层的权重矩阵中间秩为r每个层都有独立的A和B矩阵而在VeRA中这些A和B矩阵被冻结并在所有层之间共享不再为每层单独训练转而通过可训练的向量α和β进行适应调整。这种设计的巧妙之处在于共享的低秩矩阵无需重复存储仅需存储少量的缩放向量就能实现全层的任务适配。最终低秩矩阵和缩放向量可以合并到原始权重矩阵中不会在推理时引入额外的延迟完美平衡了存储开销和推理效率。实验数据充分证明了VeRA的优势与LORA相比VeRA成功将可训练参数的数量减少了10倍却能保持相同的性能水平。在GLUE和E2E基准测试中VeRA展现出了稳定的有效性尤其在使用LLaMA2 7B模型时仅用140万个参数的指令微调就取得了与LORA相当的任务效果。这一突破让大模型在多任务、多用户部署场景中更具可行性比如在智能办公平台中可为每个部门提供定制化模型适配同时无需承担巨额的存储成本为中小企业大规模应用大模型技术扫清了障碍。十一、S-LORA千级适配器并行解锁大规模定制服务随着LORA在各行业的广泛应用一个新的问题逐渐凸显基于同一底座模型研究者和企业会训练出大量针对不同任务的LORA适配器比如用于产品描述生成的适配器、用于客户投诉分类的适配器、用于技术文档翻译的适配器等。当需要同时为这些适配器提供推理服务时如何高效管理大量适配器避免GPU内存溢出提升推理吞吐量成为了亟待解决的问题。针对这一需求研究者提出了S-LORAServing thousands of concurrent LoRA adapters方法专为可伸缩地服务多个LORA适配器而设计。S-LORA的核心设计理念是“动态调度高效内存管理”彻底改变了传统多个LORA适配器的部署模式。首先S-LORA将所有训练好的LORA适配器统一存储在主内存中而不是一次性加载到GPU内存这样就避免了GPU内存被海量适配器占满的问题。在推理过程中GPU会根据当前运行的查询需求动态从主内存中获取所需的适配器权重实现“按需加载”就像图书馆按需调取书籍一样无需将所有书籍都摆放在桌面。为了进一步提升内存使用效率和减少碎片S-LORA引入了“统一分页”技术。它采用统一的内存池来管理两类关键数据一是具有不同秩的动态适配器权重二是具有不同序列长度的KV缓存张量。通过内存池的统一调度能够更合理地分配内存空间避免碎片化导致的内存浪费让有限的GPU内存能够同时处理更多的查询请求。除此之外S-LORA还采用了两种关键优化技术新颖的张量并行策略和高度优化的自定义CUDA核心。张量并行策略能够将大规模的LORA计算任务拆分到多个GPU上并行处理提升计算效率而自定义CUDA核心则针对异构批处理LORA计算进行了深度优化大幅降低了不同适配器、不同序列长度查询的处理延迟。这些特性的结合让S-LORA展现出了惊人的规模化服务能力。实验结果显示S-LORA的吞吐量相比传统部署方式提高了4倍多并且能够在单个GPU或跨多个GPU上支持数千个LORA适配器同时运行适配器数量相比之前提升了数个数量级。这一突破为大规模定制化微调服务提供了可能比如在AI创作平台中可为每个用户提供专属的风格适配适配器支持数千用户同时进行个性化创作在智能客服平台中可针对不同行业、不同产品的咨询需求部署专属适配器实现高效的多场景应答。S-LORA不仅解决了多适配器部署的效率问题更拓展了大模型微调技术的应用边界让“一人一模型、一事一模型”的规模化落地成为现实。总结11种微调方法选型指南与未来趋势通过对11种大模型微调方法的详细解析我们不难发现这些方法的核心目标都是在“保证性能”和“降低成本”之间寻找最优解只是各自的切入点和优化方向不同。根据技术特性和解决的核心问题我们可以将它们分为四大类方便不同场景下的选型参考第一类是基于提示的微调方法包括前缀调优、提示调优和P-Tuning v2。这类方法主要通过在输入层或模型各层添加可训练的提示向量引导模型适配任务无需改动原始模型参数适合数据量较少、模型规模中等的场景。其中前缀调优专注于自然语言生成任务提示调优在少样本场景表现突出P-Tuning v2则解决了小型模型的深度适配问题是小模型微调的优选。第二类是基于低秩适应的基础优化方法以LORA为核心衍生出DyLORA和AdaLORA。这类方法通过注入低秩矩阵减少可训练参数是目前应用最广泛的微调方案。LORA适用于大多数通用场景DyLORA通过动态调整秩提升训练效率无需精细调参AdaLORA则通过自适应参数分配聚焦关键权重适合复杂任务的深度适配。第三类是结合量化技术的高效微调方法包括QLORA和OA-LORA。这类方法通过量化模型权重降低显存消耗让大模型微调能够在普通GPU上实现。QLORA适合需要在单卡上微调超大规模模型的场景比如个人研究者或中小企业OA-LORA则实现了量化感知训练无需训练后量化避免精度损失适合对推理效率要求较高的部署场景。第四类是针对特定痛点的专项优化方法包括LongLORA、VeRA和S-LORA。LongLORA专注于超长上下文扩展适合文档分析、书籍理解等长文本任务VeRA聚焦存储开销优化适合多任务、多用户大规模部署场景S-LORA则解决了多适配器并行推理问题是大规模定制化服务的核心支撑。在实际选型时我们可以遵循以下原则如果是小模型少样本场景优先选择P-Tuning v2如果是中大型模型通用任务LORA是稳妥之选如果硬件资源有限想要微调大模型QLORA或OA-LORA更合适如果需要处理长文本LongLORA是必备工具如果要部署大量定制化模型VeRA和S-LORA能分别解决存储和推理效率问题。