ChatGLM-6B微调：pTuning V2与Lora的比较

ChatGLM-6B是一款广受欢迎的语言模型，由OpenAI进行训练并发布。由于其强大的自然语言处理能力，一经发布就受到了广泛的关注和应用。然而，任何模型的应用都离不开一个关键的问题，那就是如何根据特定的任务对模型进行微调以提高其表现。在这篇文章中，我们将重点探讨两种微调方法：p Tuning V2和Lora，并以ChatGLM-6B为例进行深入对比。
首先来了解一下p Tuning V2。这是由斯坦福大学提出的一种针对预训练模型的微调方法，也被广泛地应用在ChatGLM-6B上。它的核心思想是在模型的embedding层添加一些连续的embedding，并且只训练这一部分。这种方法极大地降低了模型的复杂度和成本，因为在微调过程中，只有新增的embedding参数需要训练，原有模型参数保持不变。然而，这种方法的缺点是效果并不理想，对于某些特定任务，可能无法取得令人满意的效果。
与p Tuning V2相比，Lora方法则是一种更为灵活且高效的微调策略。Lora方法在大型语言模型上对指定参数（权重矩阵）并行增加额外的低秩矩阵，并在模型训练过程中，仅训练额外增加的并行低秩矩阵的参数。当“秩值”远小于原始参数维度时，新增的低秩矩阵参数量也就很小。这样在下游任务tuning时，仅须训练很小的参数，但能获取较好的表现结果。这种方法大大降低了模型微调的成本，同时还有可能取得相当不错的表现效果。
将这两种方法进行对比，可以明显看出它们的优势和局限。p Tuning V2方法虽然简单易行，但是效果却不尽如人意。而Lora方法虽然需要进行一定的额外计算，但是在效率和效果上都表现出极大的优势。值得一提的是，这两种方法并非互斥，可以根据实际任务需求进行结合使用，以达到最好的微调效果。
以ChatGLM-6B为例，在进行问答系统的微调时，可以先使用p Tuning V2对模型进行初步的微调，然后在关键的交互部分（如问题与答案的匹配）使用Lora方法增加一些低秩矩阵来进行更深度的微调。这样既可以保证微调的效率，又能够提高模型的表现效果。
总的来说，p Tuning V2和Lora都是非常有价值的模型微调方法，它们各有各的优势和特点。在进行模型的微调时，我们应该根据实际的任务需求和场景来灵活选择和运用这些方法，以达到最好的微调效果。未来，我们期待看到更多的微调方法被提出和应用，以进一步提高模型的表现效果和应用的广泛性。