神经网络Transformer架构中的微调策略 微调策略是指在预训练模型基础上，使用特定领域数据调整模型参数的技术流程。其核心目标是在保留通用知识的同时适应具体任务需求。下面通过四个关键阶段展开说明： 第一阶段：预训练模型特性分析 预训练模型（如BERT、GPT系列）通过海量无标注数据学习通用语言表示，其参数构成高维特征空间。分析需关注：1）模型架构特性（编码器/解码器结构），2）原始训练数据的领域分布，3）注意力头功能分化情况。例如文本分类任务需重点考察[ CLS ]标记的表示质量，而序列标注任务需关注各位置隐藏状态的一致性。 第二阶段：参数更新策略设计 全参数微调：更新所有模型参数，适用于数据分布与预训练数据高度相似场景。需注意学习率需设置为初始训练时的1/10-1/100，避免灾难性遗忘。 分层适应：冻结底层参数（保留通用特征提取能力），仅微调顶层参数。典型配置是冻结前8-10层Transformer块，更新最后2-4层。 适配器模块：在Transformer块内插入小型全连接网络，仅训练新增参数。适配器通常采用瓶颈结构（如2048→256→2048），参数量不足原模型1%。 第三阶段：优化配置专项调优 差分学习率：为不同层设置递减的学习率，顶层使用较大值（如5e-5），底层使用较小值（如1e-6）。 权重衰减策略：对偏置项和LayerNorm参数禁用权重衰减，仅对线性层和卷积层应用L2正则化。 梯度累积：在显存受限时通过多批次梯度累加模拟大批次训练效果，需同步调整学习率缩放因子。 第四阶段：任务特定组件集成 分类任务：在编码器顶端添加MLP分类头，使用标签平滑技术缓解过拟合。 生成任务：配置自回归解码策略，结合温度采样和核采样平衡生成多样性。 多模态任务：增加跨模态注意力层，通过线性投影对齐不同模态的特征空间。 整个过程需持续监控验证集损失曲线，当发现性能平台期时，应及时切换策略或启动早停机制。