PEFT与完全微调的优劣对比

完全参数微调与LoRA等参数高效方法之间的选择，需要考量多方面的取舍。这不是寻找一个普适性更优的方法，而是根据你的具体目标、现有硬件和运行限制来选择合适的工具。通过直接对比几个主要方面，有助于你为项目做出明智的选择。

计算与内存开销

最直接且突出的区别在于计算资源的消耗。顾名思义，完全微调会更新模型中的所有参数。对于一个70亿参数的模型，这涉及到计算、存储和应用所有70亿权重的梯度。AdamW等优化器的状态会进一步增加内存需求，通常需要模型参数本身内存的2到4倍。这使得大型模型的完全微调成为一项需要配备大量显存的高端数据中心级GPU的操作。

相比之下，LoRA等PEFT方法大幅减轻了此负担。通过冻结原始权重，仅训练小型、低秩的适配器矩阵，你操作的是总参数的极小一部分。对于一个70亿参数的模型，LoRA配置可能只引入几百万个可训练参数。这种减少直接转化为更低的GPU内存占用，使得在单个消费级或专业级GPU上微调大型模型变为可能。QLoRA等技术通过量化基础模型，以低精度格式（例如4位）加载到内存中，然后附加可训练适配器，进一步减小了占用空间。

70亿参数模型微调的显存需求示意图。实际内存使用量取决于批处理大小、序列长度和具体的模型架构。

模型性能与任务适应性

一个常见问题是PEFT的效率是否以牺牲模型性能为代价。对于指令遵循或风格迁移等许多常见适配任务，LoRA及其他PEFT方法可以达到与完全微调相媲美的效果。底层的预训练模型已包含丰富的知识储备，PEFT在引导模型行为适应新任务方面非常有效，无需改变其核心。

然而，完全微调在特定情况下保留性能优势。如果你的目标是为模型注入大量新的专业知识，或从根本上改变其核心功能，那么更新所有权重可能更有效。完全微调赋予模型最大的适应灵活性，而PEFT本质上受限于冻结的预训练权重。

存储与部署效率

资源需求上的差异不仅体现在训练阶段，也延伸到存储和部署。当你完全微调一个模型时，输出的是一个完整、独立的模型。如果你将一个70亿参数模型适配十个不同任务，你必须存储十个独立的70亿参数模型，每个占用14GB或更多的存储空间（bfloat16精度）。

PEFT提供一个更为巧妙的方案。基础模型保持不变，每个微调任务生成一个小型适配器文件，通常只有几兆字节大小。这允许你维护一个基础模型的副本，并动态应用不同的适配器以适应不同任务。这种“一个基础模型，多个适配器”的方法在存储方面非常高效，并简化MLOps，因为你只需管理和提供一个大型模型以及一系列轻量级适配器文件。

存储模型对比。完全微调会创建多个大型模型副本，而PEFT则使用一个基础模型配合小型、特定任务适配器。

灾难性遗忘

灾难性遗忘是指模型在窄范围数据集上微调后，丧失其通用能力的倾向。由于完全微调会修改所有模型权重以针对新任务进行优化，因此有更高风险覆盖预训练期间习得的知识。

PEFT方法对这个问题明显更具抵御能力。由于大型语言模型的原始权重被冻结，其核心推理和语言能力得以保留。适配器温和地引导模型的输出以适应特定任务，而不干扰其底层结构。这使得PEFT在需要确保模型在专项化后仍能保持其广泛的通用能力时，成为一个更安全的选择。

优劣点总结

下表总结了在完全微调和PEFT之间选择时的主要考量点：

特性维度	完全参数微调	参数高效微调 (PEFT)
性能	潜力最高，最适合深度知识转移。	对特定任务通常不相上下；非常有效。
GPU显存	很高	低到中等 (QLoRA使其非常低)。
训练时间	高	低
存储开销	高 (每个任务一个完整模型)。	很低 (一个基础模型，每个任务配小型适配器)。
灾难性遗忘	风险较高。	风险低得多。
便携性与模块化	低；单一巨型模型文件。	高；轻量级适配器易于共享和管理。
主要应用场景	为广泛的知识范围创建新的基座模型。	为专业化、窄范围任务适配模型。

最终，选择取决于你的项目目标。如果你拥有资源并需要在新的、大型知识范围上从根本上重新训练模型，那么完全微调是一个有力的选择。对于大多数其他适配场景，例如构建专业聊天机器人、摘要工具或代码生成器，PEFT在性能和效率之间提供了出色的平衡。