5分钟带你认识大模型微调！
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大模型的本质到底是什么？
就是个超级猜词机器，核心是个数学函数。
- 你输入半句话（比如：今天天气很），它会算每个下一个词的出现概率，再给出答案（好/差/热），不是瞎猜。
函数的行为全靠内部一堆参数决定，这些参数就是模型学来的知识、语言规律（比如：天气很，后面常跟好）。
那参数咋来的，这个不是靠公式直接算出来的（参数太多，几十亿到上万亿个），而是靠 梯度下降 慢慢试。
- 就像爬山找最低点，用海量数据反复训练、调整参数，直到模型能准确 猜词（预测对下一个词）；
所以，参数的好坏决定模型好不好用，而好参数是靠海量数据 + 反复试错（梯度下降）练出来的。
那大模型参数训练的核心流程是？
随机初始化参数：
- 一开始不知道好参数长啥样，先给所有参数赋个随机值（比如全设 0.1），像第一次学车先随便骑起来试试。
前向传播试错：
- 拿一条训练数据喂给模型，让它预测下一个词，结果大概率很离谱。
算错误程度：
- 用 损失函数（比如交叉熵）量化模型的错误，损失越大说明错得越远。
反向找问题 + 调参数：
- 模型 反思 错在哪，通过 反向传播 算出每个参数的错误贡献（叫梯度）。
- 再用 优化器 按公式调整参数，新参数 = 旧参数 - 学习率 × 梯度，本质就是往少犯错的方向小步挪。
反复迭代：上面 4 步重复成千上万次甚至几百万次，直到模型预测越来越准。
所以，没有一步到位的公式能直接算出最优参数（参数太多，几十亿到上万亿个），只能靠 试错 + 微调 逐步逼近。
如果是微调的话，可以不用从头训练，在已有的好参数上局部优化，效率更高。
怎么判断大模型是不是真的学会了？
搞个 验证集（没参与过训练的新数据），同时盯两个指标：训练损失和验证损失。
三种情况：
- 理想情况：训练损失、验证损失都稳步下降→模型真学会了，能举一反三（泛化能力强）。
- 过拟合（死记硬背）：训练损失很低，验证损失上升/停滞→模型背会了训练数据。
- 欠拟合（没开窍）：两者都降得慢/一直很高→数据不够、学习率不对，或模型太简单。
大模型微调到底是啥？
微调本质是在在预训练模型的基础上，用少量特定数据继续训练，让模型适配具体任务。
大模型微调怎么操作？
选基础模型：挑现成的预训练大模型。
备高质量数据：数据格式要清晰，比如 指令 + 输入 + 输出 或 对话历史 + 回复。
选微调策略：
- 全量微调：暴力改所有参数（比如 70 亿参数全更），效果可能极致，但超耗资源。
- 冻结微调：只改模型最后几层（比如 Transformer 前 12 层不动）。
- Lora 微调：不动原模型，只插个小插件（新增几百万参数），省显存，训练快、效果接近全量微调。
