2.1.4 全参数微调

全参数微调是指利用额外数据集对预训练过的大模型进行深度调整，目的是使模型在面对新任务时，能够全面地适应新的数据环境。这种方法在新任务数据与原始预训练数据存在显著差异时，能够发挥出最大的性能潜力。全参数微调涉及对模型的所有参数进行更新，这无疑需要大量的计算资源和存储空间。相比之下，LoRA专注于对模型中的特定部分（通常是权重矩阵）进行低秩近似更新。这意味着只有一小部分参数需要更新，从而显著减少了所需的计算资源和时间。因此，从理论上讲，全参数微调的资源消耗远高于LoRA。但全参数微调能够在整个网络结构中学习新任务的特定特征和模式。特别是当新任务的数据与预训练数据存在显著差异时，全参数微调可以更全面地重构模型的内部表示，以适应新的数据结构和任务需求。

图2.7详细展示了生成式预训练模型（如GPT系列）在特定NLP任务中的微调流程。左侧部分是无监督预训练阶段，右侧部分是微调阶段。在微调阶段，以预训练得到的模型参数作为起点，模型进一步在特定的NLP任务上进行微调。这些任务包括情感分析、问答系统、文本摘要和机器翻译等。在微调过程中，模型通过有标签的任务特定数据集进一步优化参数，以便在这些特定任务上达到更高的性能。

图2.7 生成式预训练模型的微调流程

为确保微调的准确性和有效性，必须选择与任务高度相关的优质数据。此外，结合如提示工程或RAG等其他迁移学习策略，可以进一步提升模型在新任务上的表现，增强其泛化能力。在法律或医疗领域的实践应用中，这种方法可以通过精确调整模型，以适应高度专业化的查询，从而提供更为准确和具体的信息。