引言 微调大模型是深度学习领域中一种常见技术，其首要目是利用已有模型预训练权重来加速特定任务学习过程，在实际应用中，确定哪些层须要冻结，哪些层须要重新训练是一项重点且复杂任务，本文将祥明探讨这一难题，并供应一些实用主张、方法。
引言
微调大模型是深度学习领域中一种常见技术，其首要目是利用已有模型预训练权重来加速特定任务学习过程，在实际应用中，确定哪些层须要冻结，哪些层须要重新训练是一项重点且复杂任务，本文将祥明探讨这一难题，并供应一些实用主张、方法。
冻结层与重新训练
冻结层概念
冻结层是指在微调过程中不实行参数更新层，往往情况下，咱们希望保留模型已经学到一般特征、知识，于是选择将部分或全部早期层数冻结，这样可以避免对这些已学得较好基石特征实行不必要调整。
重新训练层概念
重新训练层是指在微调过程中允许参数更新层，通过调整这些参数，可以使模型更好地适应特定任务需求。
冻结与重新训练选择原则
大模型监督微调时loss
- 在监督学习场景下，往往选择包含任务相关特征部分作为可更新层次。
- 倘若loss下降缓慢或停滞，则表明当下选择可更新层次大概过浅或过深。
大模型精调、微调区别
- 精调〔fine-tuning〕是指从头开始训练整个模型过程；而微调〔fine-tuning〕则是根据预训练模型实行少量调整过程。
- 精调往往适用于新数据集较小情况；而当数据集较大时，则可以探究运用微调方法。
大模型全参数微调
- 全参数微调意味着所有网络层数都参与改良过程，这种方法虽说能够获得更好性能，但计算本钱较高。
根据模型或权重系数确定方法不同
- 通过分析不同层次之间权重系数差异来判断是不是应该将其纳入可更新范围。
怎么看模型是不是收敛
- 监控验证集上性能指标更迭情况以及loss更迭势头可以协助判断是不是达到收敛状态。
实用主张与方法
根据上下文信息选择冻结层数量
在文本生成任务中，往往会将前几层固定以保留语言结构信息；而在图像分类等视觉任务中，则大概更多地关注高层特征提取本事。
对于迁移学习场景下图像识别难题，在ImageNet上预训练好VGG16网络里前几卷积块往往不须要改变太多权重设置为不可更新状态即可取得良好效果。 利用AIGC降重技术提升效能
AIGC降重技术可以自动降低重复性内容比例，在一定层次上提高文章质量同时减少冗余信息带来负担。
比方说运用GPT或其他生成式AI工具自动生成摘要或替换部分段落内容，并确保整体逻辑连贯性不受影响。 根据RAG联网检索补充背景知识
RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕是一种结合检索、生成技术框架，在构建高质量文档时尤其有用，通过连接相关研究文献、论坛讨论等外部资源来获取更全面信息持助决策过程。结论
笔者所述，在实际应用中合理选择需冻结及需重新训练网络层次对于提高到底结果质量至关重点，咱们可以通过综合探究损失函数表现、上下文语境以及利用先进人工智能工具等多种手段来制定科学合理策略方案以实行最佳效果最大化意向导向型改良路径设计思路。
