大模型微调中，为什么有时会冻结一部分参数？

在大模型微调过程中，通常会冻结一部分参数，这是出于以下几个原因：

1. **防止过拟合**[^1]: 当模型已经在大规模数据集上预训练时，它可能已经学习到了大量的通用特征。如果在微调阶段不对所有参数进行更新，可以避免新加入的小样本数据导致模型过度适应这些特定细节，从而减少过拟合的风险。

2. **效率与资源**: 冻结大部分参数可以节省计算资源和时间，因为只有小部分活跃参数会被更新。这对于有限的计算预算或者快速迭代开发流程来说非常有用。

3. **保持原有知识**: 冻结参数允许基础模型的知识结构保持不变，只针对新的任务或领域进行针对性的学习，这有助于保持模型原有的泛化能力。

在PyTorch中，可以通过设置`requires_grad`属性来实现参数的冻结。对于不需要调整的参数，我们可以将其`requires_grad`设为`False`，如下面的示例所示：

for param in model.parameters():
    if not "fine_tune" in param.name or not param.requires_grad:
        param.requires_grad = False

这里假设`model`是已经预训练的大模型，`fine_tune`是用于标记哪些层应该参与微调的标识符。这样，只有那些标签为`fine_tune`的层的参数才会在微调期间被梯度下降更新。

相关问题

pytorch冻结一部分参数

在PyTorch中，冻结一部分参数是指在训练过程中保持这些参数的梯度不更新，即不对它们进行反向传播和优化。这在迁移学习和模型微调中非常常见，可以通过以下几种方式实现：

1. 设置`requires_grad`属性：可以通过将参数的`requires_grad`属性设置为`False`来冻结参数。例如，如果有一个模型的参数列表`model.parameters()`，可以使用以下代码冻结其中的一部分参数：

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

2. 选择性优化：在优化器中选择性地传递需要优化的参数。可以通过将需要优化的参数传递给优化器的`params`参数来实现。例如，如果有一个模型的参数列表`model.parameters()`，可以使用以下代码只优化其中的一部分参数：

optimizer = torch.optim.SGD([
    {'params': model.fc.parameters()},  # 只优化全连接层的参数
    {'params': model.conv.parameters(), 'lr': 1e-4}  # 可以设置不同的学习率
], lr=1e-3)

3. 冻结指定层：如果要冻结模型中的特定层，可以通过将这些层的参数设置为不可训练来实现。例如，如果要冻结模型的第一层卷积层，可以使用以下代码：

model.conv1.weight.requires_grad = False
model.conv1.bias.requires_grad = False

常见得大模型微调方法有什么

大模型微调（Fine-tuning）是一种机器学习技术，用于适应特定任务或领域。常见的大模型微调方法有：

1. **全量微调**（Full Fine-Tuning）：从预训练模型开始，将所有层都更新以适应新数据集。适用于数据量相对较大、任务相关的场景。

2. **冻结部分层**（Freezing Layers）：只对顶部几层进行微调，底层保持不变，常用于迁移学习中，防止底层特征完全改变而丢失通用性。

3. **逐层解冻**（Layer-wise Unfreezing）：按需逐步解冻更多的层，让网络先学习高层的特定任务特征，再向下调整更底层。

4. **梯度裁剪**（Gradient Clipping）：防止微调过程中梯度过大导致模型震荡，有助于稳定训练。

5. **小批量学习**（Mini-Batch Learning）：使用较小的数据批次来迭代模型，这可以减少内存需求并加速训练。

6. **半监督或无监督学习**：利用未标记数据进行微调，可以进一步提高泛化能力。

7. **领域适应**（Domain Adaptation）：针对新的领域数据进行微调，帮助模型更好地适应新的环境。

8. **自监督学习**（Self-supervised Fine-Tuning）：首先在大型无标签数据上进行预训练，然后在有监督任务中微调特定头。