微调大模型时，如何确定冻结哪些层，哪些层需要重新训练？

引言在深度学习领域，大模型微调是一个常见应用场景，通过微调预训练模型，可以提高模型在特定任务上性能，可是，在实际应用中，如何确定哪些层须要冻结，哪些层须要重新训练变成一个重点难题，本文将从多个角度探讨这一难题，并结合相关文章描述提出实用主张。

在深度学习领域，大模型微调是一个常见应用场景，通过微调预训练模型，可以提高模型在特定任务上性能，可是，在实际应用中，如何确定哪些层须要冻结，哪些层须要重新训练变成一个重点难题，本文将从多个角度探讨这一难题，并结合相关文章描述提出实用主张。

1.1 大模型与小模型区别大模型往往具有更多参数、更复杂结构，能够处理更加复杂数据集、任务，而小模型则往往具有较少参数、较简单结构，适用于资源有限场景。 1.2 模型微调概念在深度学习中，微调是指利用少量标记数据对预训练好大型神经网络实行进一步训练过程，通过调整预训练权重来适应新任务需求。

1.3 大模型精调、微调区别大模型精调〔fine-tuning〕是指直接运用预训练好大型神经网络实行进一步训练过程；而微调〔tuning〕往往指利用少量标记数据对小型神经网络实行调整过程。

2.1 根据任务需求确定须要调整层数量根据具体任务需求选择适当数量顶层或中间层实行调整，一般而言，在搞定复杂难题时可以探究冻结大部分底层权重；而在搞定简单难题时则可以探究调整更多权重。

RAG联网检索技术介绍：

RAG联网检索是一种根据知识图谱技术，在给定查询情况下能够迅捷获取相关信息并供应准确答案，它可以用于协助咱们更好地理解不同层次作用以及它们之间关系。

AIGC降重是一种根据人工智能技术，在保证信息完整性前提下对原始文本实行压缩处理以减少冗余信息量从而提高可读性与易读性一种方法。

这两种技术都可以协助咱们更好地理解不同层次作用及其相互关系从而为决策过程供应持助。

笔者所述，在确定大模型中哪些层应被冻结以及哪些层需重新培训时应该综合探究多方面因素如任务需求、损失函数更迭势头及运用一些技术持助等来实行合理选择以达到最佳效果并确保整个过程高效有序地开展下去到底实行预期意向并取得满意结果。

希望本文供应信息能够协助读者更好地理解、应用这一方法，并为实际操作供应参考价值。