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如何为预训练模型进行领域适配：全参数微调、LoRA 还是 Prompt Tuning？

article 2025/3/20 10:53:40

1. 全参数微调（Full Fine-tuning）

适用场景

优缺点

示例代码（使用 Hugging Face Transformers 进行全参数微调）

2. LoRA（Low-Rank Adaptation）

适用场景

优缺点

示例代码（使用 peft 库进行 LoRA 微调）

3. Prompt Tuning（提示调优）

适用场景

优缺点

示例代码（使用 OpenAI API 进行 Prompt Tuning）

4. 方法对比总结

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5. 结论

如何为预训练模型进行领域适配：全参数微调、LoRA 还是 Prompt Tuning？

在将大语言模型（LLM）适配到特定领域（如医疗、法律）时，我们通常会考虑以下三种方法：全参数微调（Full Fine-tuning）、低秩适配（LoRA）和提示调优（Prompt Tuning）。不同的方法在算力需求、数据量、适配效果等方面各有优劣。本文将对比这三种方法，并提供具体的示例代码。

1. 全参数微调（Full Fine-tuning）

适用场景

目标任务需要高质量的适配。
计算资源充足（通常需要 A100 或 H100 级别 GPU）。
有足够的标注数据。

优缺点

✅ 优点：

适配效果最佳，模型可完全调整以匹配新领域。
适用于大规模的领域迁移，如从通用 NLP 迁移到医学 NLP。

❌ 缺点：

需要大量 GPU 计算资源。
训练和存储开销较大。

示例代码（使用 Hugging Face Transformers 进行全参数微调）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset

# 加载预训练模型和 tokenizer
model_name = "bert-base-uncased"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 加载医学领域数据集
dataset = load_dataset("medqa", split="train")

def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)

dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

# 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    per_device_train_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    save_steps=1000,
    save_total_limit=2,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
)

trainer.train()

2. LoRA（Low-Rank Adaptation）

适用场景

计算资源有限。
需要在多个领域适配同一个基础模型。
适用于如 ChatGPT 等大模型的微调。

优缺点

✅ 优点：

只训练小部分参数，大幅减少计算需求。
适用于多任务适配（可在多个领域加载不同 LoRA 适配器）。
训练后适配模块（adapter）存储开销小。

❌ 缺点：

适配能力略低于全参数微调，但仍能在多数应用中取得优秀效果。

示例代码（使用 `peft` 库进行 LoRA 微调）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType

model_name = "bert-base-uncased"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 设置 LoRA 配置
lora_config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    r=8,  # 低秩维度
    lora_alpha=32,
    lora_dropout=0.1,
)

# 添加 LoRA 层
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()

# 进行 LoRA 训练（与标准训练流程相同）

3. Prompt Tuning（提示调优）

适用场景

目标任务只涉及少量样本（Few-shot Learning）。
需要快速适配不同任务，而不改变模型参数。
适用于 API 访问大模型（如 OpenAI 的 GPT）。

优缺点

✅ 优点：

不需要改变模型参数，适用于 API 访问。
计算开销极低，可以快速部署。
适用于少样本任务（Few-shot Learning）。

❌ 缺点：

适配能力有限，复杂任务可能不如 LoRA 或全参数微调。
需要设计有效的 Prompt，可能需要大量试验。

示例代码（使用 OpenAI API 进行 Prompt Tuning）

import openai

openai.api_key = "your_api_key"

prompt = "你是一位医学专家，请回答以下医学问题：\n\n问题：什么是糖尿病？\n答案："

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "system", "content": "你是一位医学专家。"},
              {"role": "user", "content": "什么是糖尿病？"}],
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])

4. 方法对比总结

方法	计算开销	适配能力	适用场景
全参数微调	高	最强	需要深度领域适配，如 GPT 在医学 NLP 训练
LoRA	中等	强	适用于多任务适配，如 ChatGPT 在金融/法律微调
Prompt Tuning	低	一般	API 访问模型，适用于快速任务适配