一、定义与名词解释

1. 定义

全量微调（Full Fine-tuning） 是指在预训练模型的基础上，通过更新模型的所有参数来适配新任务的微调方法。其核心是利用预训练模型的通用知识，通过端到端训练进一步优化模型在特定任务上的性能。

2. 关键术语

二、背景与核心原理

1. 背景

• 问题背景：

任务差异大：预训练任务（如语言建模）与下游任务（如情感分析）的目标可能不一致。

领域适配需求：模型需适应特定领域的数据分布（如医疗文本与新闻文本）。

• 解决方案：

全量更新：通过反向传播更新所有参数，让模型学习任务特定特征。

端到端优化：直接优化下游任务的损失函数，最大化任务性能。

2. 核心原理

• 知识迁移机制：

参数共享：底层参数保留通用特征（如词向量、句法结构）。

任务特化：顶层参数通过反向传播调整，适配任务需求。

• 优势：

性能最优：通常优于参数高效微调方法（如 LoRA ）。

灵活性：可适配复杂任务（如多标签分类、跨模态任务）。

三、核心技术与方法

1. 核心技术

(1) 数据准备与预处理

• 数据清洗：去除噪声（如特殊符号、重复样本）。
• 分词与编码：使用模型对应的分词器（如 BERT 的 WordPiece ）。
• 数据增强：通过回译、随机插入等方法扩充数据集。

(2) 模型配置

• 模型选择：根据任务选择预训练模型（如BERT、RoBERTa、GPT）。
• 冻结与解冻：可选择冻结部分底层参数（如前几层）以减少计算量。

(3) 优化策略

• 学习率调度：

线性预热（Warmup）：初始阶段逐步增加学习率。

余弦退火（Cosine Annealing）：周期性调整学习率。

• 正则化：

Dropout：随机屏蔽部分神经元，减少过拟合。

权重衰减（Weight Decay）：惩罚大权重参数。

(4) 训练监控

• 早停（Early Stopping）：根据验证集性能终止训练。
• 模型检查点（Checkpoint）：保存最佳模型参数。

四、预训练步骤详解

1. 典型流程

五、预训练实例与代码实现

1. 案例：BERT全量微调文本分类

背景

• 任务：IMDb电影评论情感分析（二分类）。
• 数据集：25,000条标注评论。
• 模型：BERT-base（1.1亿参数）。

性能对比

代码示例（PyTorch + Hugging Face）

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset
import torch

# 加载预训练模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 数据集加载与预处理
def preprocess_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=128)

dataset = load_dataset("imdb")  # 使用IMDB数据集
tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=64,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
    warmup_steps=500,
    logging_dir="./logs",
)

# 定义Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["test"],
)

# 开始训练
trainer.train()

# 评估模型
eval_result = trainer.evaluate()
print(f"Validation Accuracy: {eval_result['eval_accuracy']}")

2. 案例：RoBERTa全量微调命名实体识别（NER）

背景

• 任务：CoNLL-2003命名实体识别（PER、ORG、LOC、MISC）。
• 数据集：训练集约14,000条句子。

代码示例（PyTorch Lightning）

import pytorch_lightning as pl
from transformers import RobertaForTokenClassification, RobertaTokenizer
from datasets import load_dataset

class NERModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = RobertaForTokenClassification.from_pretrained("roberta-base", num_labels=9)
    
    def forward(self, input_ids, attention_mask, labels=None):
        outputs = self.model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        return outputs.loss, outputs.logits
    
    def training_step(self, batch, batch_idx):
        loss, _ = self(**batch)
        self.log("train_loss", loss)
        return loss
    
    def configure_optimizers(self):
        return torch.optim.AdamW(self.parameters(), lr=2e-5)

# 数据加载
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained("roberta-base")
dataset = load_dataset("conll2003")

def tokenize_and_align_labels(examples):
    tokenized_inputs = tokenizer(examples["tokens"], truncation=True, is_split_into_words=True)
    labels = []
    for i, label in enumerate(examples["ner_tags"]):
        word_ids = tokenized_inputs.word_ids(batch_index=i)
        previous_word_idx = None
        label_ids = []
        for word_idx in word_ids:
            if word_idx is None:
                label_ids.append(-100)
            elif word_idx != previous_word_idx:
                label_ids.append(label[word_idx])
                previous_word_idx = word_idx
            else:
                label_ids.append(-100)
        labels.append(label_ids)
    tokenized_inputs["labels"] = labels
    return tokenized_inputs

tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_and_align_labels, batched=True)

# 训练
trainer = pl.Trainer(max_epochs=3, accelerator="gpu", devices=1)
model = NERModel()
trainer.fit(model, tokenized_datasets["train"])

六、资源与链接

1. 开源代码仓库

• Hugging Face Transformers库：

链接：
https://github.com/huggingface/transformers

说明：提供BERT、RoBERTa、GPT等模型的全量微调示例。

• PyTorch Lightning教程：

链接：
https://lightning.ai/docs/pytorch/stable

说明：快速实现全量微调的框架。

2. 数据集

• GLUE基准：

https://gluebenchmark.com/

• IMDb数据集：

https://ai.stanford.edu/histo?spm=5176.29317386.0.0.3d03451e3CmyR8

• CoNLL-2003 NER：

https://www.clips.uantwerpen/?spm=5176.29317386.0.0.3d03451e3CmyR8

七、挑战与解决方案

1. 主要挑战

结束

• 核心价值：全量微调在复杂任务（如医学诊断、法律文本分析）中性能最优，但需权衡计算成本。
• 未来方向：

混合微调：结合全量微调与参数高效方法（如 冻结底层 + LoRA ）。

自动化调参：通过 AutoML 优化超参数配置。