引言

在第一篇中，我们介绍了为什么需要对大模型进行微调。微调的意义已经明确，那么接下来最核心的问题就是：如何微调？

在这一篇，我们将系统介绍几种主流微调方法，并结合 Qwen3-coder 的特点进行分析。

全参数微调（Full Fine-tuning）

全参数微调（Full Fine-tuning）是最直接的一种微调方式，其核心思想是更新模型中的所有参数，使模型完全适应目标任务的数据分布和业务需求。

具体来说：

  • 模型在预训练阶段已经学习了大量通用知识（例如编程语言语法、常用库函数、自然语言描述等）。
  • 在全参数微调中，训练过程中每一层的权重和偏置参数都会被更新，让模型能够完全吸收新的任务特定信息。
  • 这种方法可以实现最大的适配能力，使模型在特定任务上的表现达到最优。

优点：更新模型中的所有参数，模型能力充分释放，能够高度贴合目标任务。

缺点：对显存和算力要求高，大模型可能需要多卡 GPU 或 TPUs 才能训练。数据需求大，否则容易出现过拟合。训练成本高，迭代周期长。

适用场景：小规模模型或算力充足的环境。任务与预训练数据差异极大，需要模型完全重新学习任务特定模式。

参数高效微调（PEFT）方法

随着大模型规模越来越大，全参数微调的成本变得非常高，对算力和显存要求极大。为了解决这个问题，研究人员提出了参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）方法。

核心思想：

  • 不更新模型的全部参数，而是在模型内部或输入端增加少量可训练参数
  • 利用这些少量参数调整模型输出，实现对任务的适配
  • 极大降低训练显存和时间成本，同时保持微调效果

优势：

  • 节省资源：相比全参数微调，显存消耗和计算量显著减少
  • 快速迭代：训练速度快，适合小数据集或频繁迭代
  • 模型可复用性高：基础模型保持不变，可以在同一模型上进行多任务微调
  • 易于部署：少量参数更便于保存和迁移

常见 PEFT 方法：

  1. LoRA（Low-Rank Adaptation）
  • 在模型的部分权重矩阵中插入低秩矩阵
  • 仅训练这些插入的参数，显存占用大幅降低
  • 已成为 Qwen3-coder 最常见的微调方案
  1. QLoRA
  • 在 LoRA 基础上引入 4bit 量化
  • 极大节省显存（单张 24GB GPU 即可训练百亿参数模型）
  • 性能接近全参数微调
  1. Prefix-tuning / Prompt-tuning
  • 在输入前加上可学习的“前缀”向量
  • 对模型侵入性更小，但效果不如 LoRA 稳定
  1. Adapter-tuning
  • 在每一层 Transformer 插入小型适配器模块
  • 参数量小，可复用性好

指令微调（Instruction Tuning）

指令微调（Instruction Tuning）是一种针对模型理解和执行任务指令能力的优化方法。它通过构造「指令-响应」对来训练模型，使其能够更好地遵循用户给出的自然语言指令完成特定任务。

核心思想：

  • 模型不仅要理解输入的自然语言，还要生成符合期望的输出
  • 通过大量高质量的指令-响应对进行训练，模型逐渐学会“按指令行事”，减少偏离或不相关输出

优势：

  • 提升模型遵循指令的准确性
  • 提高任务适应能力，使模型能处理多种类型的指令
  • 可结合 LoRA 或其他 PEFT 方法，降低训练成本

在代码大模型中的应用：

  • 代码生成：将需求描述（指令）转化为可执行代码（响应）
  • Bug 修复：输入有错误的代码及问题描述，输出修复后的代码
  • 代码解释：输入代码片段，输出易懂的自然语言解释
  • 多任务指令：支持补全、重构、文档生成等多样化开发任务

RLHF（基于人类反馈的强化学习）

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）是一种通过人类反馈指导模型优化输出的微调方法。它的核心目标是让模型生成的结果更符合人类偏好和实际需求，而不仅仅追求语言或代码的统计正确性。

核心流程：

  1. 预训练模型：使用大规模数据训练得到通用能力的基础模型
  2. 奖励模型训练（Reward Model）：收集人类对模型输出的评价，并训练一个模型预测输出质量
  3. 策略优化（Policy Optimization）：通过强化学习，让基础模型输出更高奖励的结果

优势：

  • 提升模型输出的可靠性和人类可接受性
  • 减少生成代码的偏差或不符合规范的情况
  • 可与 LoRA 或指令微调结合使用，实现高效训练

注意事项：

  • RLHF 对人类反馈数据依赖较大，收集成本高
  • 强化学习训练过程复杂，需要较好的训练环境和评估机制

方法对比与选择

在前面的章节中，我们介绍了全参数微调、参数高效微调（PEFT）、指令微调和 RLHF 等方法。不同方法在性能、资源消耗和适用场景上各有优势，因此在实际微调大模型时，需要根据任务和硬件条件做出选择。

  • 资源有限：优先考虑 LoRA/QLoRA
  • 任务差异大：考虑全参数微调
  • 需要指令遵循：选择指令微调
  • 追求对齐效果：结合 RLHF

结论

微调方法并不是孤立的，而是可以组合使用的。例如，先用 LoRA 微调 Qwen3-coder，再通过 RLHF 调整人类偏好。 选择合适的微调方法，结合具体任务需求和资源条件，才能最大化发挥 Qwen3-coder 的潜力。