Fine-tuning Large Language Models with Limited Data: A Survey and Practical Guide

📄 arXiv: 2411.09539v2 📥 PDF

作者: Marton Szep, Daniel Rueckert, Rüdiger von Eisenhart-Rothe, Florian Hinterwimmer

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-14 (更新: 2025-10-25)

备注: Accepted to TACL. Pre-MIT Press version. Major restructuring; added preference alignment section and additional tables. 36 pages

💡 一句话要点

综述有限数据下大语言模型微调方法，提供实用指南

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 微调 有限数据 参数高效 领域自适应

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在数据稀缺场景下微调面临挑战，需要高效适应方法。
  2. 本文系统性回顾参数高效微调、领域/跨语言适应及模型特化策略。
  3. 强调在有限反馈下对齐模型偏好，关注样本和计算效率，提供实践指导。

📝 摘要（中文）

在低资源语言、专业领域和受限部署环境中，使用有限数据微调大型语言模型(LLM)是一个实际挑战。虽然预训练的LLM提供了强大的基础，但在数据稀缺的情况下进行有效的适应需要有重点和高效的微调技术。本文对最近在数据稀缺场景下微调LLM的方法进行了结构化和实用的综述。我们系统地回顾了降低训练和部署成本的参数高效微调技术，用于编码器和解码器模型的领域和跨语言适应方法，以及模型专业化策略。我们进一步研究了使用有限的人工或合成反馈来指导模型行为的偏好对齐方法，强调样本和计算效率。在全文中，我们强调了经验权衡、选择标准和最佳实践，以便根据任务约束（包括模型缩放、数据缩放和灾难性遗忘的缓解）选择合适的技术。目的是为研究人员和从业人员提供可操作的见解，以便在数据和资源有限时有效地微调LLM。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在数据量有限的情况下，如何高效地微调大型语言模型（LLM）的问题。现有方法在数据稀缺时，微调效果不佳，且计算成本高昂，容易发生灾难性遗忘。因此，如何在有限的资源下，使LLM适应特定领域或任务，是一个重要的研究问题。

核心思路：论文的核心思路是系统性地梳理和总结现有的各种针对数据稀缺场景下LLM微调的方法，并提供实践指导。通过对不同方法的优缺点、适用场景和经验权衡进行分析，帮助研究人员和从业者选择最合适的微调策略。

技术框架：论文的整体框架是一个综述性的框架，主要包含以下几个部分： 1. 参数高效微调技术：降低训练和部署成本。 2. 领域和跨语言适应方法：针对编码器和解码器模型。 3. 模型专业化策略：使模型适应特定任务。 4. 偏好对齐方法：使用有限的反馈指导模型行为。

关键创新：论文的关键创新在于其系统性和实用性。它不是提出一种新的微调方法，而是对现有方法进行全面的梳理和总结，并提供了选择合适方法的标准和最佳实践。这种综述性的工作对于该领域的研究人员和从业者具有重要的参考价值。

关键设计：论文的关键设计在于其对不同微调方法的分类和比较。例如，参数高效微调技术包括LoRA、Adapter等，领域适应方法包括领域对抗训练、迁移学习等。论文对这些方法的原理、优缺点和适用场景进行了详细的分析，并提供了选择合适方法的建议。

📊 实验亮点

论文系统性地总结了参数高效微调、领域自适应、模型特化等多种策略，并分析了各种方法在不同数据规模和计算资源下的性能表现。强调了在有限数据下，选择合适的微调策略对于提升模型性能至关重要，并提供了实践指导。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于低资源语言处理、特定领域知识图谱构建、以及在计算资源受限设备上部署LLM等场景。通过高效微调，可以降低模型训练成本，提升模型在特定任务上的性能，加速LLM在各行业的落地应用。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning large language models (LLMs) with limited data poses a practical challenge in low-resource languages, specialized domains, and constrained deployment settings. While pre-trained LLMs provide strong foundations, effective adaptation under data scarcity requires focused and efficient fine-tuning techniques. This paper presents a structured and practical survey of recent methods for fine-tuning LLMs in data-scarce scenarios. We systematically review parameter-efficient fine-tuning techniques that lower training and deployment costs, domain and cross-lingual adaptation methods for both encoder and decoder models, and model specialization strategies. We further examine preference alignment approaches that guide model behavior using limited human or synthetic feedback, emphasizing sample and compute efficiency. Throughout, we highlight empirical trade-offs, selection criteria, and best practices for choosing suitable techniques based on task constraints, including model scaling, data scaling, and the mitigation of catastrophic forgetting. The aim is to equip researchers and practitioners with actionable insights for effectively fine-tuning LLMs when data and resources are limited.