什么是参数高效微调(PEFT)及其重要性
人工智能的快速增长伴随着飙升的成本。训练大语言模型(LLMs)已经变得如此昂贵，只有拥有十亿美元预算的公司才能负担得起。例如，根据研究数据，ChatGPT-4的开发成本在4100万至7800万美元之间，而谷歌的Gemini 1则接近2亿美元。这甚至不包括员工工资，这可能占最终成本的49%。
对于大多数企业来说，这样的费用是无法承受的。即使公司只需要针对特定用例调整现有模型——比如处理客户查询、个性化服务或分析大型数据集——传统的微调很快就会变得过于昂贵。
这就是为什么参数高效微调(PEFT)越来越受到关注。它使公司能够以一小部分的成本和时间微调模型，同时仍保持高性能。对于企业主来说，PEFT代表了一种利用AI作为竞争优势的方式，而无需数十亿美元的投资。
简单理解参数高效微调(PEFT)
参数高效微调(PEFT)是一种现代化的机器学习方法，用于调整大型AI模型而无需从头开始重新训练。PEFT不是更新预训练模型中的所有数十亿参数，而是仅关注其中的一小部分或引入轻量级的附加层。因此，微调神经网络的成本将更低、速度更快，并且对组织来说是一个更实用的解决方案。
传统微调与参数高效微调
经典微调涉及在新数据上重新训练整个大型预训练模型。这给出了良好的结果，但需要巨大的计算能力、时间和预算。
另一方面，PEFT仅"调整"个别参数或使用特殊技术，如适配器、提示调优或LoRA。结果几乎是相同的质量，但成本要低得多。
参数高效微调对企业的价值
PEFT对企业的价值显而易见。它允许他们降低成本，避免在模型训练上花费数百万。设置和实施解决方案所需的时间要少得多，因此新产品和功能可以更快地推向市场。
此外，PEFT提供了灵活性——模型可以适应特定行业、语言或客户需求。简而言之，这是一种在尽可能高效使用资源的同时获得尖端人工智能所有好处的方法。在高度竞争的环境中，正是这种效率往往成为成功的关键因素。
PEFT方法及如何选择合适的方法
参数高效微调不是单一技术，而是整个方法家族。每种方法都有自己的优势：有些更适合快速实验，而另一些则为具有大规模数据集的大型项目设计。为了让企业更容易理解，让我们看看三种最受欢迎的选项——适配器、提示调优和LoRA——并看看在哪些情况下每种方法最有用。
适配器
适配器可以看作是放置在现有模型之上的"附加组件"。它们允许模型快速学习新技能，而无需改变其整个结构。可以实时快速交换多个适配器。对企业来说，这意味着您可以向已经工作的系统添加所需的功能——几乎就像将新模块插入CRM或在线商店一样。快速且成本效益高。
提示调优
提示调优更简单。这就像向员工解释如何正确回复电子邮件，而不是把他们送回大学。模型以最少的资源使用适应您的措辞和业务任务。这种方法非常适合聊天机器人或客户支持系统。
LoRA
如今，LoRA是处理大语言模型最实用的工具之一。这种方法不是从头开始"教导"整个系统，而是允许您有针对性地添加新知识或技能。该技术还支持热交换。
如何知道哪种方法适合您的项目
选择合适的PEFT方法较少涉及技术本身，更多关乎您的业务优先级。“最佳"选项始终取决于您想要实现的目标、需要结果的速度以及可以分配的资源。
如果您的目标是快速测试新想法或概念，那么轻量级方法（如适配器或提示调优）通常是最明智的选择。它们不需要巨额投资，并且可以显示该方法是否值得进一步扩展。例如，零售商可以使用提示调优快速调整AI聊天机器人以处理季节性客户请求，而无需重新训练全规模模型。
当您处理大型项目、复杂数据集或需要特定输出格式时，LoRA成为更实用的解决方案。它使您能够灵活地为高度专业化的任务（如处理财务报告或分析医疗记录）微调大规模语言模型，同时保持成本可控。
在业务中使用PEFT模型
PEFT之所以有价值，不仅是因为它降低了成本，还因为它允许AI根据业务的具体需求进行微调。模型可以适应行业术语、客户沟通风格和领域特定要求。这意味着基于PEFT的解决方案更顺利地集成到工作流程中，并提供与实际业务挑战直接相关的结果。
训练数据的作用
与此同时，数据仍然至关重要。尽管调优过程变得更简单和更实惠，但结果的质量在很大程度上取决于用于训练的示例。数据的质量和清洁度越好，模型就越能理解客户请求并提供相关答案。
对公司来说，这意味着他们不仅要实施PEFT——还需要确保他们的训练数据以某种方式得到良好准备。
微调实践简短示例
想象一下，一家电子商务公司想要部署一个AI助手来处理客户订单和查询。使用传统微调，整个模型需要重新训练，需要数月时间和数百万美元。
使用PEFT，过程看起来非常不同：通常，配置大型模型需要数月时间并需要数百万投资。然而，使用PEFT，过程变成了一个为期一周的项目：采用现成模型，添加您领域的数据，系统适应您的业务任务。结果，公司获得了一个现成的助手，能够自然地、无延迟地响应客户。
结果：在短短几周内，公司获得了一个理解客户并用他们的语言回应的聊天机器人——成本仅为传统微调的一小部分。
为清晰起见，我们将PEFT的主要好处放入一个简单的表格中。它显示了企业通过采用这种方法可以获得的具体优势。
| 好处 | 对业务的意义 |
|---|---|
| 成本和资源节约 | 无需完整模型重新训练——减少基础设施、专家和开发时间的支出 |
| 更快适应 | AI系统可以快速调整以适应新市场、语言和产品，无需漫长的实施周期 |
| 可扩展解决方案 | 轻松扩展现有模型的能力而无需完全重新训练，加速业务增长 |
| 模型间热切换 | 以最佳方式在几个调优模型之间快速切换 |
SCAND如何帮助企业实施PEFT
SCAND提供全方位的模型微调服务——从传统微调到现代参数高效微调(PEFT)方法。我们帮助公司利用AI的力量而无需不必要的开支，使先进技术既易于获取又实用。
PEFT方法专业知识
我们的团队拥有各种方法的实践经验，包括LoRA、适配器、提示调优等。我们根据具体的业务目标选择正确的方法——无论是快速启动聊天机器人、使模型适应新语言，还是为大数据构建大规模解决方案。
SCAND在各行业实施PEFT解决方案
- 银行和金融科技——服务个性化和自动化客户支持
- 电子商务——用于订单处理和智能推荐系统的聊天机器人
- SaaS平台——为利基市场和特定用户需求调整模型
如果您准备实施参数高效微调并释放AI的全部潜力，请与SCAND联系——我们将帮助将先进技术转化为您的竞争优势。