在深度学习模型微调中，全量微调（Full Fine-tuning）和高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT）是两种主流策略，选择需结合数据规模、计算资源、模型大小、任务复杂度等核心因素。以下从概念对比、关键差异、选择依据和实际场景四个维度展开分析，帮助你做出决策。
百度的建议
一、核心概念明确
在讨论选择前，需先明确两者的定义和本质：
全量微调（Full Fine-tuning）
对预训练模型的所有参数进行更新，通过下游任务数据调整模型的每一层权重（从输入层到输出层），使模型完全适配下游任务。
例：用IMDb数据集微调BERT时，更新BERT的所有12层Transformer参数。高效微调（PEFT）
固定预训练模型的大部分参数，仅调整少量新增参数（如额外的适配器层、低秩矩阵或前缀向量），通过“轻量修改”使模型适配下游任务。
常见方法：LoRA（低秩适应）、Prefix Tuning（前缀微调）、Adapter（适配器层）等。
例：用LoRA微调LLaMA-7B时，仅在注意力层插入低秩矩阵，固定原模型99%以上的参数。
二、核心差异对比
| 维度 | 全量微调 | 高效微调（PEFT） |
|---|---|---|
| 参数调整规模 | 所有参数（如LLaMA-7B约70亿参数） | 少量参数（如LoRA仅新增数万至数百万参数） |
| 计算资源需求 | 高（需大显存GPU/多卡，耗时久） | 低（单卡即可，训练速度快） |
| 数据量依赖 | 依赖大量高质量数据（否则易过拟合） | 适用于小数据场景（对数据量敏感度低） |
| 泛化能力 | 数据充足时泛化性强，适配任务更彻底 | 依赖预训练模型基础能力，小数据下泛化更稳健 |
| 部署复杂度 | 每个任务需存储完整模型（占用空间大） | 仅需存储少量新增参数（多任务共享基础模型） |
| 过拟合风险 | 小数据场景下风险高 | 风险低（参数少，约束强） |
| 任务适配深度 | 可深度调整模型底层特征（如语义理解） | 更侧重调整上层任务映射（对底层特征影响小） |
三、选择的关键因素
需结合自身场景的核心约束条件判断，以下是关键决策依据：
1. 数据规模与质量
- 数据量大（如10万+样本）且高质量：优先全量微调。充足的数据能支撑模型所有参数更新，避免过拟合，且能充分挖掘任务细节（如复杂语义理解、多轮对话）。
- 数据量小（如1万样本以下）或质量一般：优先PEFT。少量数据难以更新全部参数，全量微调易导致模型“记住”训练数据而非学习规律，PEFT通过固定大部分参数可减少过拟合风险。
2. 计算资源
- 资源充足（多卡GPU、高显存）：全量微调更灵活。尤其当模型规模较小（如BERT-base、RoBERTa）时，全量微调成本可控，且能追求更优性能。
- 资源有限（单卡GPU、显存不足）：必须选PEFT。例如微调LLaMA-70B、GPT-3等大模型时，全量微调需数十张A100，而PEFT（如LoRA）单卡即可运行，成本降低90%以上。
3. 模型规模
- 小规模模型（如≤1亿参数）：全量微调更划算。例如微调BERT-base（110M参数），全量微调的计算成本低，且能充分释放模型潜力。
- 大规模模型（如≥10亿参数）：PEFT是更现实的选择。例如微调LLaMA-7B/13B、GPT-2 Large，全量微调的显存和算力需求呈指数级增长，PEFT可大幅降低门槛。
4. 任务复杂度
- 复杂任务（如多轮对话、逻辑推理、领域深度适配）：优先全量微调（若资源允许）。这类任务需要模型底层特征（如语义解析、逻辑链构建）的深度调整，全量微调能更彻底地适配。
- 简单任务（如文本分类、命名实体识别、关键词匹配）：PEFT足够。任务仅需在预训练模型基础上做简单映射，无需调整底层特征。
5. 部署与多任务需求
- 单任务部署，追求极致性能：全量微调更优（若资源允许），模型无需共享基础权重，可针对性优化。
- 多任务部署（如同时支持分类、翻译、摘要）：必选PEFT。多个任务可共享同一预训练模型，仅需加载对应任务的少量参数，大幅节省存储和部署成本（例如用一个LLaMA-7B基础模型+多个LoRA适配器支持10个任务）。
6. 迭代速度与试错成本
- 快速验证想法（如原型开发）：PEFT更高效。训练速度快（如LoRA训练时间是全量微调的1/10），可快速测试不同数据或任务设计的效果。
- 长期优化，追求SOTA性能：全量微调（需数据和资源支撑）。在学术研究或核心业务场景中，全量微调通常能达到更优的指标（如更高的准确率、更低的困惑度）。
四、典型场景与选择建议
优先选全量微调的场景
- 拥有百万级以上高质量标注数据（如电商平台的商品评论情感分析，数据充足）。
- 任务复杂且需要深度适配（如医疗领域的病历结构化，需模型理解专业术语和逻辑）。
- 模型规模较小（如BERT、RoBERTa），且有充足计算资源（如多卡A100）。
- 追求任务性能极致优化（如竞赛、核心业务指标攻坚）。
优先选高效微调的场景
- 数据量有限（如企业内部小语种客服对话数据，仅数千样本）。
- 微调大模型（如LLaMA-7B/13B、GPT-2 XL），资源有限（仅有单卡3090/4090）。
- 需要快速迭代试错（如创业公司验证新功能，每周测试多个任务版本）。
- 多任务部署需求（如一个模型支持客服问答、订单查询、售后分类等多个子任务）。
- 避免过拟合风险（如小众领域任务，数据分布较偏）。
五、混合策略与实践建议
在实际应用中，两者并非绝对对立，可结合使用：
- 快速验证→深度优化：先用PEFT（如LoRA）快速验证任务可行性和数据有效性，若效果达标且资源允许，再用全量微调进一步优化。
- 多阶段微调：对大模型先进行PEFT适配，再冻结PEFT参数，用少量数据对模型顶层进行全量微调（平衡成本与性能）。
总结
全量微调是“重投入换极致性能”，适合数据充足、资源丰富、任务复杂的场景；高效微调是“轻量级适配”，适合数据有限、资源紧张、大模型或多任务场景。核心原则：匹配自身数据规模、计算资源和任务目标，优先用最低成本实现达标性能。
