大模型（如 GPT、LLaMA、BERT 等）的微调逻辑与普通模型（如 CNN）一脉相承：核心是算法自动调整参数，而非人工直接修改参数。但由于大模型参数规模极大（通常数十亿到万亿级），全量微调成本过高，因此发展出了一系列 "参数高效微调" 方法。整体而言，人工的作用是 "设计微调策略"（选方法、设超参数），参数调整仍由算法自动完成。
大模型微调的核心逻辑："策略由人定，参数自动调"
大模型微调的目标是让预训练好的大模型适配新任务（如特定领域对话、行业知识问答等），核心步骤与普通模型类似，但因参数规模特殊，方法更复杂：
1. 人工选择微调方法（核心策略）
大模型参数太多（如 GPT-3 有 1750 亿参数），全量微调（更新所有参数）需要海量计算资源（千卡 GPU 集群），几乎不可行。因此，人工需要先选择参数高效微调方法（PEFT，Parameter-Efficient Fine-Tuning），只更新部分参数，常见方法包括：
- 冻结微调（Freezing）：
冻结大模型的大部分参数（如 Transformer 的底层编码器），只更新输出层或顶层少数参数。例如，用预训练 BERT 做 "医疗命名实体识别" 时，冻结 BERT 的前 10 层，只微调最后 2 层和分类头。
（逻辑类似 CNN 冻结浅层，利用底层通用特征）
- LoRA（Low-Rank Adaptation）：
不在原模型参数上直接修改，而是为关键层（如注意力层）添加 "低秩矩阵" 作为 "适配器"，只训练这些低秩矩阵的参数（远少于原模型参数，如 1750 亿参数的模型，LoRA 可能只训练百万级参数）。原模型参数冻结，推理时将低秩矩阵与原参数合并。
优势：资源需求低，且能保留原模型的通用能力。
- Prefix Tuning：
在输入序列前添加一段 "可训练的前缀参数"（如 "[prefix1, prefix2, ...]"），只训练这些前缀，原模型参数冻结。通过前缀引导模型适配新任务（如让大模型用特定风格回答）。
- 全量微调（Full Fine-Tuning）：
仅在资源充足时使用（如企业级 GPU 集群），更新所有参数。适合数据量极大、任务与原预训练目标差异大的场景（如从通用对话到专业法律文书生成）。
2. 人工设置超参数（控制训练过程）
与普通模型微调类似，人工需要设置超参数（非模型核心参数），引导算法优化，例如：
- 学习率：大模型微调的学习率通常极低（如 1e-5 到 1e-7），避免剧烈修改破坏原模型的知识（原预训练已学到海量通用规律）。
- 训练数据量：需匹配任务复杂度，通常数千到数万条（远少于预训练数据），避免过拟合（大模型拟合能力极强，少量数据易记熟而非学会规律）。
- 批次大小（Batch Size）：受限于 GPU 显存，通常较小（如 8-32），配合梯度累积弥补。
- 微调方法的专属超参数：如 LoRA 的 "秩（Rank）"（控制低秩矩阵的复杂度，通常设 8-32），Prefix Tuning 的 "前缀长度" 等。
3. 算法自动优化参数（核心过程）
无论选择哪种方法，参数调整均由训练算法自动完成，流程与普通模型一致：
- 将新任务数据（如带标注的行业问答对）输入大模型，得到预测结果（如模型生成的回答）。
- 计算预测结果与真实标签（如人工标注的标准答案）的损失（如语言模型常用交叉熵损失）。
- 通过反向传播算法，自动计算 "待更新参数"（如 LoRA 的低秩矩阵、冻结微调中的顶层参数）对损失的梯度。
- 根据梯度和学习率，自动更新这些参数（让损失减小的方向调整）。
整个过程中，人工从不直接修改任何参数的具体数值（比如把某个注意力权重从 0.1 改成 0.2），完全由框架（如 Hugging Face Transformers、PEFT 库）自动执行。
4. 验证与部署微调后的模型
微调后，用验证集评估模型在新任务上的效果（如准确率、生成质量），若达标则保存 "微调后的参数"（如 LoRA 的适配器、顶层更新的权重），部署时加载原模型 + 微调参数即可。
为什么大模型微调不能 "人工改参数"？
- 参数规模太大：即使是 LoRA，可训练参数也达百万级，全量微调更是数十亿级，人工逐个修改既不可能也无逻辑（无法判断某个参数对任务的影响）。
- 参数关联性极强：大模型的参数（如注意力权重、FFN 层权重）是高度耦合的，单个参数的意义依赖于整体网络结构，孤立修改会破坏全局逻辑。
- 任务复杂度高：大模型处理的自然语言任务（如语义理解、逻辑推理）远比图像分类复杂，人工无法凭经验设计参数来适配这些复杂规律。
总结
大模型微调的实现逻辑是：
- 人工根据资源和任务，选择参数高效微调方法（如 LoRA、冻结微调），并设置超参数（学习率、秩等）；
- 算法利用新任务数据，通过反向传播自动优化 "待更新参数"（而非全部参数）；
- 最终得到适配新任务的模型，全程无需人工直接修改参数数值。
核心仍是 "人工定策略，算法调参数"，区别仅在于大模型因参数规模特殊，需要更高效的微调方法来降低成本 ------ 这也是大模型落地的关键技术之一。