在自然语言处理领域，预训练语言模型（如BERT、GPT、T5）已成为基础设施。但如何让这些“通才”模型蜕变为特定任务的“专家”？微调策略正是关键所在。本文将深入剖析七种核心微调技术及其演进逻辑。

 

一、基础概念：为什么需要微调？

预训练模型在海量语料上学习了通用语言表征（词义、语法、浅层语义），但其知识是领域无关的。例如：

• 医学文本中的“阳性”与日常用语含义不同

• 金融领域的“多头”非指动物头部

• 法律文本的特殊句式结构

微调的本质：在预训练知识基础上，通过特定领域数据调整模型参数，使其适应下游任务，如文本分类、实体识别、问答系统等。 

二、经典策略：全参数微调（Full Fine-tuning）

工作原理：解冻整个模型，在任务数据上更新所有权重

# PyTorch典型实现
model = B