大模型相关工作岗位需求也会越来越多了，甚至有很多兼职的岗位。所以，接下来一段时间我打算出一个大模型技术解读系列，帮助那些想从事大模型工作的同学，当然，即便你不找相关工作，读一读多了解下大模型技术也是非常有益的。

这一系列文章会持续更新，大家关注和收藏一下吧。今天的面试题是：

大模型微调时LoRA与全参数微调的优劣对比

首先，我们可以把大模型微调想象成“让一个通才（预训练模型）适应新岗位（下游任务）”，而全参数微调，就是让通才“重新学所有技能”（调整所有参数），适应性强但成本高。而LoRA就是让通才“戴个‘技能辅助器’”（只调整少量参数），成本低但可能不如全参数灵活。

全参数微调（Full Fine-Tuning，FFT）

做法：预训练模型的所有参数（比如10亿参数）都参与训练，用下游任务数据（比如医疗问答数据）更新所有参数。

优点：效果上限高：因为调整了所有参数，模型能“彻底改造”，适应和预训练任务差异大的下游任务（比如从通用文本到医疗文本）。比如预训练模型懂“感冒是疾病”，微调后能精确回答“感冒了要不要吃抗生素？”（需要医学知识）。

简单直接：不需要额外设计，直接用常规训练方法（如Adam优化器）更新所有参数。

缺点：成本极高：10亿参数的模型，微调需要存储参数（10亿×2字节=20GB，FP16）、梯度（20GB）、优化器状态（如Adam需存参数+一阶矩+二阶矩=60GB），总显存占用可能超100GB，需要多张高端GPU；

过拟合风险：如果下游任务数据少（比如1000条医疗问答），更新所有参数会导致模型“死记硬背”训练数据，遇到新问题就答错（泛化差）；

部署麻烦：每个任务都要存一个完整的微调模型（比如医疗、金融、教育任务各存一个10亿参数模型），存储开销大（比如10个任务就要100GB）。

LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）

做法：不直接更新原参数，而是在原参数旁边加“小适配器”（低秩矩阵），只更新适配器参数。比如原模型有权重矩阵W（768×768），LoRA用两个小矩阵A（768×r）、B（r×768），r远小于768（比如r=8），微调时W不变，只更新A和B（参数量是768×8+8×768=12288，仅为W的2%）。

优点：参数高效：只更新少量参数（比如原模型10亿参数，LoRA适配器可能仅100万参数），显存占用极小（比如原模型需要20GB显存，LoRA只需额外0.2GB）；

存储高效：每个任务只需存小适配器（比如100万参数×2字节=2MB），100个任务才200MB，远小于全参数微调的100GB；

灵活切换：部署时，原模型+不同任务的LoRA适配器可快速切换（比如从医疗任务切换到金融任务，只需换适配器，不用重新加载模型）；

少数据友好：参数少，过拟合风险低，适合数据少的下游任务（比如1000条数据也能有效微调）。

缺点：效果上限可能低于FFT：因为只更新少量参数，对模型的“改造”有限，如果下游任务和预训练任务差异极大（比如从文本生成到图像分类），LoRA可能无法充分适应，效果不如全参数微调；

需调超参数：比如低秩秩r（r=8还是16？）、LoRA层放的位置（哪些层加适配器？）、学习率等，调不好可能效果差；

轻微推理开销：每次前向传播需计算BA（额外矩阵乘法），可能略微增加推理时间（但通常可忽略）。

总结对比

维度	全参数微调（FFT）	LoRA
效果	上限高（适合任务差异大、数据多）	上限略低（适合任务差异小、数据少）
成本	极高（显存、存储、计算资源）	极低（显存、存储占用小）
灵活性	差（每个任务存完整模型）	好（快速切换适配器）
过拟合风险	高（数据少时易过拟合）	低（参数少，泛化好）
适用场景	任务差异大、数据多、资源充足（如企业定制大模型）	任务多、数据少、资源有限（如个人开发者、多任务部署）

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓