在大模型 (LLM) 的应用浪潮中，如何高效地将其适配到特定任务和领域至关重要。传统的监督微调 (SFT) 和领域自适应预训练 (DAPT) 方法虽然有效，但往往需要大量的计算资源和存储空间。参数高效微调 (PEFT) 应运而生，它通过仅优化大模型的一小部分参数，就能在资源有限的环境下实现接近甚至超越全参数微调的性能。本文将深入探讨 PEFT 的原理、技术、优势、局限性以及实际应用，揭示其在大模型应用中的关键作用。

PEFT 的核心思想：参数效率与性能平衡

参数高效微调 (PEFT) 的核心在于“高效”二字。与全参数微调 (Full Fine-tuning) 相比，PEFT 旨在大幅减少需要训练的参数数量，从而降低计算成本、节省存储空间，并减少过拟合的风险。 大模型往往拥有数十亿甚至数千亿的参数，全参数微调需要更新所有这些参数，这需要大量的 GPU 内存和训练时间。例如，GPT-3 拥有 1750 亿个参数，全参数微调的成本可想而知。PEFT 则通过各种技术手段，仅更新模型的一小部分参数 (通常在 0.1%-3% 之间)，就能实现接近全参数微调的性能。这种参数效率的提升，使得在资源受限的环境中也能高效地定制 大模型成为可能。

PEFT 的关键技术：LoRA、Adapters、Soft Prompts

PEFT 包含多种具体技术，各有特点和适用场景。其中，最常用的包括 LoRA (Low-Rank Adaptation)、Adapters (适配器) 和 Soft Prompts (软提示)。

• LoRA (Low-Rank Adaptation)： LoRA 的核心思想是，大型语言模型预训练的知识已经包含在原始权重中，而微调只是对这些权重进行微小的调整。LoRA 通过引入低秩矩阵分解来近似这些微小的调整，从而减少需要训练的参数量。具体来说，对于原始权重矩阵 W，LoRA 引入两个低秩矩阵 A 和 B，使得 ΔW = AB。训练过程中，只更新 A 和 B，而 W 保持不变。这种方法极大地减少了需要训练的参数数量。 例如，文章中提到，可以将一个 30 亿参数的 T0 模型应用LoRA后，将可训练的参数数量降低到大约 230 万 (0.19%)，这大大降低了计算成本。

• Adapters (适配器)： Adapters 方法是在 大模型的每一层插入小的神经网络模块 (即适配器)，并在微调过程中只训练这些适配器的参数，而 大模型 的原始参数保持不变。Adapters 可以被视为 大模型 的插件，可以根据不同的任务进行定制。这种方法的优点是模块化，可以为不同的任务训练不同的适配器，并在推理时根据需要加载不同的适配器，从而实现多任务学习。 例如，可以为同一个 大模型 训练多个适配器，分别用于代码生成、文本摘要和翻译等任务。

• Soft Prompts (软提示)： Soft Prompts 方法是在输入文本前添加一些可学习的“虚拟 token”，并将这些 token 与任务相关的知识编码到 大模型 中。与传统的硬提示 (即人工设计的提示语) 不同，软提示是通过梯度下降自动学习的，可以更好地适应 大模型 的内部表示。 这种方法的优点是不需要修改 大模型 的原始参数，只需要学习少量的软提示向量。 文章中提到的 Prefix Tuning 和 Prompt Tuning 都属于Soft Prompts方法，它们通过优化模型输入端的一系列连续的 embedding来实现对模型的控制，模型本身参数不变。

PEFT 的优势：资源效率、存储优化、泛化能力

PEFT 的优势是多方面的，主要体现在资源效率、存储优化和泛化能力上。

• 资源效率： PEFT 最显著的优势是显著降低了计算资源需求。由于只需要训练 大模型 的一小部分参数，因此可以在 GPU 内存有限的环境中进行微调。例如，使用 LoRA 可以将微调一个数十亿参数的 大模型 的 GPU 内存需求降低到原来的几分之一甚至几十分之一。文章中指出，通过 LoRA，在 Colab 等平台上，甚至可以使用单个 GPU 训练具有数十亿参数的模型。 这极大地降低了 大模型 的使用门槛，使得更多的开发者和研究者能够参与到 大模型 的定制和应用中。

• 存储优化： PEFT 还可以显著减少存储空间需求。与全参数微调需要存储完整的微调模型相比，PEFT 只需要存储少量额外的参数，如 LoRA 的低秩矩阵 A 和 B，或者 Adapters 的适配器参数。 文章中提到，BigScience T0-3B 模型全参数微调后的大小为 40GB，而 LoRA 适配器的大小仅为 20MB 左右。 这种存储优化使得可以轻松地存储和共享多个针对不同任务的微调模型。

• 泛化能力： 研究表明，在低数据场景下，PEFT 往往比全参数微调具有更好的泛化能力。 这可能是因为 PEFT 限制了模型的过拟合能力，使得模型能够更好地学习到数据的本质特征。 此外，PEFT 保留了 大模型 的原始知识，避免了在微调过程中忘记先前学习到的知识 (即 catastrophic forgetting)。

PEFT 的局限性：性能上限、结构依赖、集成复杂性

尽管 PEFT 具有诸多优势，但也存在一些局限性。

• 性能上限： 在某些特定任务上，PEFT 的性能可能略低于全参数微调。 这是因为 PEFT 只优化了 大模型 的一小部分参数，可能无法充分利用 大模型 的全部能力。然而，在实践中，这种性能差距往往很小，可以忽略不计。 文章中提到，LoRA 通常能够保持高达 99% 的性能。

• 结构依赖： 不同的 PEFT 方法对 大模型 的结构具有一定的依赖性。 例如，Adapters 方法需要在 大模型 的每一层插入适配器模块，而 LoRA 方法需要对权重矩阵进行低秩分解。这些方法可能不适用于所有的 大模型 结构。 此外，选择合适的超参数，如 LoRA 的秩 (rank) 的大小，也需要一定的经验和技巧。

• 集成复杂性： 与全参数微调相比，PEFT 的集成可能稍微复杂一些。 例如，使用 LoRA 需要集成相应的库，并编写额外的代码来加载和应用 LoRA 适配器。然而，随着 PEFT 技术的不断发展和成熟，越来越多的工具和库涌现出来，使得 PEFT 的集成变得越来越简单。 Hugging Face 的 PEFT 库就是一个很好的例子，它提供了简单易用的 API，可以轻松地将 PEFT 应用于各种 大模型。

PEFT 的应用场景：定制化、多任务、个性化

PEFT 的应用场景非常广泛，几乎所有需要使用 大模型 的场景都可以考虑使用 PEFT 来提高效率、降低成本。

• 定制化： PEFT 可以用于将 大模型 定制化到特定的领域或任务。 例如，可以将一个通用的 大模型 微调到医疗领域，使其能够更好地理解医疗文本、回答医疗问题。 或者，可以将一个通用的 大模型 微调到金融领域，使其能够更好地分析金融数据、预测股票价格。 文章中举例，使用LoRA可以更加高效地将300亿参数的模型转换为客户定制的聊天助手，并且大大降低了内存消耗。

• 多任务： PEFT 可以用于构建多任务 大模型。 可以为同一个 大模型 训练多个适配器，分别用于不同的任务，并在推理时根据需要加载不同的适配器。 例如，可以构建一个同时支持代码生成、文本摘要和翻译的多任务 大模型。文章中举例，可以同一个LLM模型用作云API，该模型可以为不同的任务(代码生成，文本完成，翻译)训练不同的适配器，以此节省内存和服务器的成本。

• 个性化： PEFT 可以用于构建个性化的 大模型。 可以根据用户的个人喜好和习惯，对 大模型 进行微调，使其能够更好地理解用户的意图、生成更符合用户需求的内容。 例如，可以训练一个个性化的聊天机器人，使其能够更好地与用户进行交流、提供更贴心的服务。 文章中举例，可以训练用户专属的语言风格模型，仅需更改适配器而非整个模型。

PEFT 与其他方法：Full Fine-Tuning、SFT/DAPT、RAG

PEFT 并不是唯一的 大模型 应用方法。 与全参数微调 (Full Fine-Tuning)、监督微调 (SFT) 和领域自适应预训练 (DAPT) 等方法相比，PEFT 具有独特的优势和劣势。

• PEFT vs. Full Fine-Tuning： 全参数微调需要更新 大模型 的所有参数，因此计算成本高、存储空间需求大、容易过拟合。 PEFT 只更新 大模型 的一小部分参数，因此计算成本低、存储空间需求小、泛化能力强。 然而，在某些特定任务上，PEFT 的性能可能略低于全参数微调。

• PEFT vs. SFT/DAPT： 监督微调 (SFT) 和领域自适应预训练 (DAPT) 是两种常用的 大模型 微调方法。 PEFT 可以与 SFT 和 DAPT 结合使用，以提高微调效率、降低微调成本。 也就是说，无论使用 SFT 还是 DAPT 作为微调目标，都可以选择使用 PEFT 技术来提高效率。

• PEFT vs. RAG： RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种将检索和生成结合起来的 大模型 应用方法。 RAG 首先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为输入提供给 大模型，让 大模型 根据这些信息生成答案。 PEFT 可以用于增强 大模型 的生成能力，RAG 可以用于扩展 大模型 的知识范围。 文章中指出， PEFT是静态地将知识融入模型，而RAG则通过外部检索动态地增强模型知识，两者各有所长，适应不同的应用场景。

结论：PEFT 是大模型时代的基石

参数高效微调 (PEFT) 是 大模型 应用的关键技术之一。 它通过仅优化 大模型 的一小部分参数，就能在资源有限的环境下实现接近甚至超越全参数微调的性能。 PEFT 的出现极大地降低了 大模型 的使用门槛，使得更多的开发者和研究者能够参与到 大模型 的定制和应用中。 随着 PEFT 技术的不断发展和成熟，它将在 大模型 领域发挥越来越重要的作用，成为 大模型 时代的基石。 掌握 PEFT 技术，是进入 大模型 应用领域的关键一步，它将帮助你更高效、更经济地构建各种智能应用。