大模型调优旨在提升其性能、准确性、泛化能力等，以下是一些调优方法：
1. 超参数调整：超参数影响模型训练过程和性能，如学习率决定每次参数更新的步长，值太大会使模型不收敛，太小则训练缓慢；批量大小影响训练稳定性和速度，较大批量可加速但可能收敛到次优解；神经网络层数和神经元数量决定模型复杂度，过多易过拟合，过少则无法学习复杂模式。可通过网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法寻找最优超参数组合。
2. 优化训练数据：清洗数据，去除错误、重复、噪声数据，以免模型学习到错误模式；平衡数据，处理数据集中类别不均衡问题，如过采样少数类或欠采样多数类，避免模型偏向多数类；增强数据，使用旋转、翻转、添加噪声等数据增强技术扩充数据多样性，提高模型泛化能力。
3. 微调预训练模型：利用预训练模型在大规模通用数据上学习到的特征，针对特定任务在小规模标注数据上微调，如在BERT基础上微调做文本分类。微调时可选择固定部分底层参数只更新上层参数，或全部参数都更新，依任务和数据量决定。
4. 正则化：L1和L2正则化在损失函数中添加正则项，惩罚过大参数值，防止模型过拟合；Dropout在训练时随机使部分神经元失活，避免神经元间复杂共适应，提升模型泛化性；提前终止训练，监控验证集损失，当损失不再下降甚至上升时停止训练，防止过拟合。
5. 集成学习：训练多个不同模型（如不同初始化参数、不同数据子集训练的模型），将预测结果组合，如分类任务用投票法，回归任务用平均法。集成学习可减少方差，提升模型稳定性和性能。
6. 模型压缩：剪枝去除模型中不重要连接或参数，不影响性能下减小模型规模、降低计算量；量化将模型参数和激活值用低精度数据类型表示，如8位整数代替32位浮点数，减少存储和计算需求。
7. 改进模型架构：根据任务需求和数据特点，对模型架构做局部修改，如增加或减少层数、调整连接方式等，也可探索新架构或结合多种架构优点设计新模型。
8. 多模型融合：将不同类型或不同参数设置的模型融合，如结合基于规则模型和深度学习模型，或不同预训练模型融合，利用各模型优势，提升整体性能。