大模型高效微调:从全参微调到 LoRA/QLoRA 与 DPO
全参数微调大语言模型在显存、数据与工程成本上都不现实,参数高效微调(PEFT)成为主流选择。本文系统讲解微调技术全景:全参微调的局限、LoRA 低秩分解原理与实现、QLoRA 的 4bit 量化与嵌套量化、Adapter 与 Prefix Tuning、微调数据构造与合成、训练超参配置、评测与过拟合防护,以及 SFT 与 DPO 两条对齐路线的工程实践对比。
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全参数微调大语言模型在显存、数据与工程成本上都不现实,参数高效微调(PEFT)成为主流选择。本文系统讲解微调技术全景:全参微调的局限、LoRA 低秩分解原理与实现、QLoRA 的 4bit 量化与嵌套量化、Adapter 与 Prefix Tuning、微调数据构造与合成、训练超参配置、评测与过拟合防护,以及 SFT 与 DPO 两条对齐路线的工程实践对比。