本文详细对比了大模型三大优化技术：模型蒸馏适合资源受限、快速部署场景；检索增强(RAG)适合需要实时更新外部信息的应用；微调适合领域专用、高精度需求场景。文章分析了各技术的优缺点、适用条件和典型案例，并简要介绍了LoRA微调技术的原理和实现方法，为大模型应用选型提供参考。

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本期主要是为后面深入大模型微调的研究进行开篇，需要理清楚模型蒸馏、检索增强、模型微调的基本概念和区别

蒸馏：适合快速部署、资源受限的场景

RAG（检索增强）：适合需要外部信息增强、实时更新的应用

微调：适合领域专用、高精度需求的场景

蒸馏（Knowledge Distillation）

老师讲技能传授给学生， 继往圣之绝学

概念：将一个大而复杂的"老师"(即一个大模型)的知识,提取并简化成一个"小而轻便的学生"来执行任务。通过这种方式,虽然"学生"模型比"老师"小,但它仍然能够保留老师大部分的的能力。

优点	* 效率高 快速执行任务，适合资源有限的场景(如移动设备、低功耗设备)减少计算开销，需要的计算和存储资源少，适合商业化产品的快速响应和低成本要求 * 保留知识 通过蒸馏,依然能保留大模型的一部分知识,模型的性能基本可以得到保证
缺点	* 损失精度 虽然蒸馏模型能够保留大部分知识，但会丢失一些细节，尤其是在复杂任务上的表现可能逊色于原始大模型。 * 依赖大量数据标注和训练 为了蒸馏出高效的小模型，通常需要大量标注数据，且训练过程较为复杂。
适用条件	* 硬件资源有限 比如手机、物联网设备 * 需要快速部署 当需要迅速推出一个市场化的产品时，蒸馏可以帮助在保证合理精度的前提下，快速减小模型的体积
典型案例	* Deepseek-R1模型 * 百度的Ernie轻量化模型 * 华为的MindSpore

检索增强生成（RAG）

老师去找参考资料，虽然我不懂，但我可以帮你找一下

概念：RAG不仅仅依赖模型的内部知识,还通过外部的检索系统统(如数据库、文档或网络)来增强生成的内容。它就像是一个"知识更加全面、查阅资料更高效的学生"。

优点	* 信息丰富 能够在生成答案时,利用外部数据库或文档，确保模型提供的信息更准确、更有针对性。 * 动态更新 模型可以通过检索最新的资料来增强回答，适应快速变化的环境。 * 解决模型过时问题 当数据更新或领域知识不断变化时，RAG能帮助模型获取最新信息,而不需要重新训练整个模型
缺点	* 依赖外部数据源 如果外部数据源的质量不高或无法获取，模型的输出质量会受到影响。 * 增加计算开销 每次生成回答时需要进行检索，可能导致延迟增加，尤其是在大规模的数据库检索时。
适用条件	* 需要实时更新信息 如果模型应用场景需要实时获取最新信息,比如金融分析、新闻推荐、医疗诊断等,RAG是一个很好的选择。 * 复杂任务 需要结合多种有针对性来源的信息来生成答案时，RAG能够提供更具综合性的解决方案。
典型案例	* 智能客服 * 大模型联网搜索回答

微调（Fine-Tuning）

让学生精进技能， 闻道有先后，术业有专攻， 青出于蓝而胜于蓝

概念：它是在一个已经学习过大量基础知识的"学生"上，通过专项训练，让其在某些特定任务上表现得更好。可以看作是对原始模型进行定制，使其更适应具体任务。

优点	* 针对性强 通过微调，可以让模型在某个特定领域(如法律文书分析、医学影像识别、写公司的代码、回答特定问题)上表现得更优秀。 * 快速适应特定任务 只需要少量的训练数据,就能使模型快速适应新的领域或任务。 * 资源节约 不需要从头训练模型,节省了大量的计算资源和时间。
缺点	* 过拟合风险 如果微调数据量不足，容易导致模型在特定任务上过拟合，影响泛化能力。 * 依赖标注数据 微调仍然需要领域内的标注数据，尤其是在一些新领域或小众领域。
适用条件	* 特定领域应用 当模型已经具备一定基础的知识(例如通用语言模型)，但需要在特定领域(如法律、医疗)提高性能时，微调是最有效的策略。 * 任务复杂度适中 微调对于特定任务的表现提升非常显著，但如果任务本身需要极大的多样性或动态调整，可能需要结合其他方法。
典型案例	* 字节跳动的飞书智能客服 * 华为云的ModelArts * 腾讯云AI开放平台 * 写我们公司的SQL代码

选型参考

蒸馏	如果目标是快速推出产品，且应用场景对模型体积和响应速度有严格要求(例如移动端应用、边缘计算设备等)，那么采用蒸馏可能是最优选择。 通过蒸馏，可以减小模型的体积,加快推向市场的速度,同时保证一定的精度。
RAG	如果产品需要处理的是大量不确定、动态的信息，并且希望保持生成结果的准确性和时效性(例如智能客服、金融咨询等)，那么RAG将会非常适用。 它能够实时获取外部信息并结合生成高质量的答案，适合数据流动快速、知识更新频繁的场景。
微调	如果已经拥有一个基础模型，且希望让其在某个特定领域(如医疗、法律、写SQL等)表现更好，能够提高精准度和用户体验,那么微调是最佳选择。 通过微调，模型能够适应特定领域的需求，提高商业化应用中的性能和可用性。

微调模型LoRA极简入门

论文原文：https://arxiv.org/abs/2106.0968

LoRA是什么

LORA (Low-Rank Adaptation) 微调是一种针对大规模预训练模型的优化技术，用于在较少计算资源和数据的情况下，对这些模型进行有效微调。

LORA通过引入低秩矩阵来减少模型参数的更新量，进而显著降低训练的计算开销，同时保持微调的性能。由于LLM参数量巨大，直接微调耗费大量资源，LORA的做法是冻结模型的绝大部分参数，只更新很小一部分参数。这就像修车时不需要重造整辆车，而是只修理一些特定的部件。

矩阵的秩是指矩阵中线性无关行或列的最大数量，低秩矩阵表示矩阵的秩较低。

这里的alpha/r可以看成是学习率；

全参数训练和LoRA的对比

在每个层里头应用LoRA， 从而极大减小参数量

这里是其中一个层的示例

QLoRA的极简入门

LoRa的使用小技巧

• 进行LoRA高效的模型微调，重点是保持参数尺寸最小化。
• 使用PEFT库来实现LORA，避免复杂的编码需求。
• 将LORA适应扩展到所有线性层，增强整体模型的能力。
• 保持偏置层归一化可训练，因为它们对模型的适应性至关重要，并且不需要低秩适应。
• 应用量化低秩适应 (QLORA)以节省GPU显存并训练模型，从而能够训练更大的模型。

​最后

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