在机器翻译（Machine Translation, MT）任务中，预训练模型（如 mBART、T5、NLLB）通常需要进一步优化以适应特定领域或语言对的翻译需求。微调（Fine-tuning） 和 调优（Hyperparameter Tuning） 是提升模型性能的关键技术。

一、模型微调（Fine-tuning）概述

1.1 模型微调是什么？

模型微调（Fine-tuning）是指在预训练模型（Pre-trained Model）的基础上，使用特定领域的数据进行额外训练，使其适应新任务或提升特定场景下的性能。
微调广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等领域，例如：

• 机器翻译（mBART、NLLB 微调）
• 文本分类（BERT、RoBERTa 微调）
• 图像识别（ResNet、ViT 微调）

---

1.2 为什么需要微调？

预训练模型（如 BERT、GPT、ResNet）通常在大规模通用数据上训练，但可能不适用于特定领域（如医学、法律、金融）。 直接使用预训练模型可能导致：

• 领域偏差（Domain Shift）：模型在通用数据上表现良好，但在专业领域表现不佳。
• 低资源语言/任务适应差：如小语种翻译、专业术语识别。

微调的优势：

• 数据效率高：相比从头训练，微调只需少量领域数据即可显著提升性能。
• 计算成本低：利用预训练模型的权重，减少训练时间。
• 适应性强：可针对不同任务（分类、生成、翻译）调整模型。

1.3 微调的核心步骤

1、选择合适的预训练模型

任务类型	典型预训练模型
文本分类/理解	BERT、RoBERTa、DeBERTa
文本生成	GPT、T5、BART
机器翻译	mBART、NLLB、Opus-MT
图像分类	ResNet、ViT、EfficientNet
语音识别	Whisper、Wav2Vec2

2、准备微调数据

• 监督学习数据（标注数据）：
  • NLP：文本分类（标签+文本）、机器翻译（双语对齐语料）。
  • CV：图像分类（图片+标签）、目标检测（边界框标注）。
• 数据增强（Data Augmentation）：
  • 文本：回译（Back Translation）、同义词替换。
  • 图像：旋转、裁剪、颜色变换。

1.4 选择微调策略

微调方法	说明	适用场景
全参数微调（Full Fine-tuning）	更新所有模型参数	数据量较大，计算资源充足
部分微调（Partial Fine-tuning）	仅微调顶层部分层（如最后几层 Transformer）	数据较少，防止过拟合
适配器微调（Adapter Fine-tuning）	插入小型适配层，冻结原始模型	低资源设备，快速微调
LoRA（Low-Rank Adaptation）	低秩矩阵微调，减少参数量	大模型（如 GPT-3）高效微调
提示微调（Prompt Tuning）	调整输入提示（Prompt），不修改模型	少样本学习（Few-shot Learning）

1.5 训练与优化

• 优化器选择：AdamW、SGD（带动量）
• 学习率调度：Warmup + 余弦退火（Cosine Decay）
• 正则化：Dropout、Weight Decay
• 早停（Early Stopping）：防止过拟合

---

1.6 微调 vs. 从头训练（From Scratch）

对比项	微调（Fine-tuning）	从头训练（From Scratch）
数据需求	少量领域数据	大规模数据
计算成本	较低（利用预训练权重）	极高（需训练所有参数）
训练时间	短（几小时~几天）	长（数天~数周）
适用场景	领域适应、小样本学习	全新架构、无预训练模型

1.7 微调工具推荐

任务	推荐工具
NLP 微调	Hugging Face Transformers、Fairseq
CV 微调	PyTorch Lightning、MMDetection
高效微调（PEFT）	LoRA、AdapterHub
超参数优化	Optuna、Ray Tune
模型部署	ONNX、TensorRT

二、模型调优（Hyperparameter Tuning）

调优是指调整训练过程中的超参数（如学习率、批次大小、优化器等），以提高模型性能。

2.1 关键超参数

超参数	影响	典型值
学习率（Learning Rate）	控制参数更新步长	1e-5 ~ 5e-5（微调时较低）
批次大小（Batch Size）	影响训练稳定性和显存占用	16 ~ 64（视 GPU 而定）
训练轮数（Epochs）	训练次数，过多会导致过拟合	3 ~ 10（微调时较少）
优化器（Optimizer）	影响梯度下降方式	AdamW（最常用）
Dropout	防止过拟合	0.1 ~ 0.3
Warmup Steps	初始阶段逐步提高学习率	500 ~ 2000

2.2 调优方法

• 网格搜索（Grid Search）：遍历所有可能的超参数组合（计算成本高）。
• 随机搜索（Random Search）：随机采样超参数（更高效）。
• 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：基于概率模型选择最优参数。
• 自动调优工具：
  • Optuna（推荐）
  • Ray Tune
  • Weights & Biases（W&B）

---

2.3 微调 vs. 调优

	微调（Fine-tuning）	调优（Hyperparameter Tuning）
目标	调整模型参数以适应新数据	优化训练过程的超参数
计算成本	较高（需训练模型）	中等（需多次实验）
适用阶段	数据充足时	训练策略优化时
典型工具	Hugging Face Transformers、Fairseq	Optuna、Ray Tune

总结

• 微调 适用于让预训练模型适应新领域或语言对。
• 调优 适用于优化训练过程，提高模型收敛速度和最终性能。
• 结合使用：先调优超参数，再微调模型，可获得最佳翻译质量。

如果是企业级应用（如金融、医疗），建议采用 领域自适应（Domain Adaptation） + 持续学习（Continual Learning） 策略，确保模型长期有效。