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文章系统介绍了大语言模型微调的各类方法：全参数微调因算力要求高已基本淘汰；局部参数微调正被PEFT技术取代；参数高效微调(PEFT)成为主流，包括LoRA、QLoRA、VeRA、DoRA、AdaLoRA等技术；基于奖励的微调方法从传统的PPO/RLHF发展为更高效的DPO、GRPO等。2025年，PEFT尤其是LoRA已成为微调的默认标准方案，显著降低了算力需求同时保持了高性能。

一、全参数微调

核心优势：理论上能实现模型性能的最大化；实现方式简单，无需对模型架构做任何修改；可充分挖掘模型的极限性能。

显著劣势：对算力的要求极高 —— 即便是 7B 参数的模型，也通常需要 80GB 以上的显存；训练过程缓慢且成本高昂；极易导致模型遗忘通用知识，引发灾难性遗忘问题。

现状：2025 年，绝大多数从业者已不再使用这一方法。参数高效微调（PEFT）技术仅需极小的算力投入，就能实现全参数微调 95%~99% 的性能。

二、局部参数微调

核心优势：相比全参数微调，大幅降低了显存占用和算力需求；同时，相比部分参数高效微调方法，能更好地控制模型行为。

显著劣势：性能提升幅度通常不及全参数微调；需要从业者具备领域专业知识，才能准确判断哪些层（通常是靠近输出端的任务相关层）需要解冻并参与训练。

适用场景：适用于将模型适配到与预训练任务高度相似的新任务或新领域。不过，随着 LoRA 等参数高效微调技术的发展，这一方法正逐渐被取代。

三、参数高效微调（PEFT）

这是大语言模型微调领域的革命性技术。它摒弃了传统的全量参数更新模式，仅需更新数百万甚至数千个参数，即可实现模型的高效适配。以下是 2025 年的核心技术方案：

1. 低秩适配（LoRA）

LoRA 的核心逻辑是：不直接更新模型的原始权重矩阵 W，而是将 W 冻结，转而训练两个小型矩阵 A 和 B，通过如下公式计算权重增量：ΔW=A×B其中，矩阵维度定义为：

• A

  ：维度为 (d×r)

• B

  ：维度为 (r×d)

• d

  ：输入特征维度

• r

  ：低秩维度（通常取 4、8、16 等小数值）

实例计算：假设原始权重矩阵 W 的维度为 4096×4096，若设置低秩 r=8，则矩阵 A 和 B 的维度均为 4096×8。此时，需要训练的参数总量仅为 65,536 个，而全量更新则需要训练 16,777,216 个参数。

参数量缩减幅度：高达 250 倍！

凭借其显著的优势，LoRA 已成为 2025 年大语言模型微调的默认标准方案。

2. 量化低秩适配（QLoRA）

本质上，QLoRA 是 LoRA 的优化版本 —— 它在加载模型时采用量化技术，从而大幅降低显存占用。

量化技术原理：这是一种模型压缩技术，通过用更少的比特数表示模型的权重和激活值，来降低大语言模型的算力和内存开销。传统大语言模型通常采用 32 位浮点型（FP32）或 16 位浮点型（FP16/BF16）存储参数；而量化技术可将其压缩为 8 位整型（INT8）、4 位整型（INT4），甚至 2 位整型（INT2）。

技术优势：显著减小模型体积，提升推理速度；使大模型能够部署在消费级 GPU 甚至移动设备等低算力硬件上。

注意事项：量化会在一定程度上损失模型性能，比特数越低，模型精度损失风险越高。

适用场景：适用于在算力受限的硬件上微调大模型，例如：

• 在单张 48GB 显存的 GPU 上微调 70B 参数模型
• 在消费级 GPU（显存 ≥ 12GB）上微调 7B 参数模型

3. 基于向量的随机矩阵适配（VeRA）

这是对 LoRA 的小幅改进方案。VeRA 采用固定的随机初始化低秩矩阵（即矩阵 A 和 B），且这些矩阵在模型的所有层间共享。训练过程中，仅需优化两个可学习的缩放向量（b 和 d），通过缩放向量来调节冻结矩阵的输出。

核心优势：相比标准 LoRA，进一步减少了可训练参数数量和显存占用；同时，在模型预训练领域之外的任务中，能保持与 LoRA 相当的性能。

4. 权重分解低秩适配（DoRA）

这是 2024 年提出的 LoRA 改进技术。其核心创新点在于：在对模型应用 LoRA 微调前，先对预训练权重进行「幅度 - 方向」分解。

具体流程为：将预训练权重矩阵 W 分解为幅度向量 (m) 和归一化方向矩阵 (∣∣V∣∣cV)；在微调阶段，直接训练幅度向量 (m)，而方向分量 (V) 则通过标准 LoRA 方法更新（ΔV=A×B）。

技术优势：在低秩设置下，性能显著优于传统 LoRA；同时，保持了与 LoRA 完全一致的内存效率。

5. 自适应低秩适配（AdaLoRA）

AdaLoRA 针对标准 LoRA 的核心改进是智能秩分配。其核心洞察是：大语言模型的不同层，对任务适配的需求程度不同 —— 部分层对任务至关重要，需要更高的秩来保证适配能力；而另一些层的重要性较低，仅需较小的秩即可。

AdaLoRA 的实现逻辑是：在训练过程中，基于各层的重要性评分，动态调整每层的 LoRA 秩。

技术优势：在保证微调性能的前提下，进一步减少了总可训练参数数量。

局限性：实现逻辑比传统 LoRA 更复杂，且训练耗时更长。

四、基于奖励的微调

这类方法即便你不直接使用，也需要深入了解 —— 因为它们是学术界研究和引用的重点。

1. PPO/RLHF（经典方案）

这两类方法是多款聊天机器人模型（如初代 ChatGPT）的核心训练技术。

基于人类反馈的强化学习（RLHF） 属于强化学习范畴，训练过程分为两个阶段：

1. 基于人类偏好数据，训练一个奖励模型
2. 采用近端策略优化（PPO） 算法，对模型策略进行优化

现状：2025 年，该方法的使用率已大幅下降。原因在于，传统 RLHF/PPO 实现逻辑复杂，且训练过程不稳定；同时，还需要额外训练一个独立的奖励模型，大幅增加了开发成本和算力开销。

相比之下，直接偏好优化（DPO）等现代替代方案，能以更低的工程复杂度实现同等甚至更优的对齐效果，因此成为了效率优先的首选方案。

2. 直接偏好优化（DPO）

这是一种新型高效的对齐微调方法，完全摒弃了传统 RLHF 中复杂的强化学习阶段。

DPO 的核心原理是：基于收集到的偏好数据对，直接优化语言模型的策略。具体来说，对于每一个提示词，训练模型提升优选响应的对数似然，同时降低拒绝响应的对数似然。

核心优势：

• 实现逻辑远优于 RLHF
• 训练过程稳定性大幅提升
• 无需训练独立的奖励模型
• 在人类偏好对齐任务中，性能通常优于基于 PPO 的方法

3. 分组相对策略优化（GRPO）

该方法由深度求索（DeepSeek）于 2024 年提出，是 PPO 算法的替代方案。其核心洞察是：从一组候选响应中生成并筛选最优响应，再利用该筛选信号对模型进行优化。

具体流程为：让模型针对一个提示词生成 N 个候选响应 → 通过验证器（评分 / 奖励函数，例如测试用例通过率、输出正确性评估）对响应打分 → 将评分转化为分组相对优势值，以此作为高效的伪奖励信号 → 基于该优势值优化模型策略，最终得到在高难度推理任务中表现稳定且性能优异的模型。

4. ORPO、SimPO、RHO（进阶方案）

• ORPO（比值偏好优化）

  ：将监督微调与偏好学习整合为单一步骤。

• SimPO（简化偏好优化）

  ：无需参考模型的偏好优化方案。

• RHO

  ：结合拒绝采样与对齐优化的方法。

以上均为对现有方法的增量改进。实际应用中，可遵循「偏好对齐任务用 DPO，推理任务用 GRPO」的原则，再根据具体需求探索上述进阶方案。

​最后

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