大语言模型应用指南：三类微调方法
1. 背景介绍
1.1 大语言模型的发展历程
近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的进展。从 GPT-2、BERT 到 GPT-3、PaLM 等，大语言模型的规模和性能不断提升，展现出了强大的语言理解和生成能力。这些模型在机器翻译、问答系统、文本摘要等任务上取得了优异的表现，引起了学术界和工业界的广泛关注。
1.2 大语言模型面临的挑战
尽管大语言模型取得了瞩目的成就，但它们在实际应用中仍面临着一些挑战：
- 领域适应性：预训练的大语言模型通常在通用语料上学习，对特定领域的适应性有限。
- 数据隐私：大规模预训练需要海量的文本数据，可能涉及隐私和版权问题。
- 计算资源：训练和部署大语言模型需要大量的计算资源和存储空间。
- 可解释性：大语言模型的内部工作机制仍然是一个"黑盒"，缺乏可解释性。
1.3 微调方法的重要性
为了解决上述挑战，微调（Fine-tuning）方法应运而生。通过在特定任务上微调预训练的大语言模型，可以显著提升模型在目标领域的性能，同时降低计算资源的需求。本文将重点介绍三类常用的微调方法，帮助读者更好地理解和应用大语言模型。