数据不足如何微调大模型？新指南提供解决方案

在数据不足的情况下，大模型的微调面临诸多挑战。论文《A Practical Guide to Fine-tuning with Limited Data》提出了涵盖预训练、微调和few-shot学习的系统性解决方案。预训练阶段通过跨语言对齐和领域适应提升模型表现；微调阶段采用参数高效微调（PEFT）、嵌入学习、对比学习、对抗学习、半监督学习和无监督学习等方法；few-shot阶段则利用上下文学习、模式利用训练、多任务学习和元学习。在极低资源场景下，建议先使用上下文学习，再考虑部分微调方法。结论指出，获取更多数据是最优解，若无法实现，则优先选择强大的预训练模型，并采用提示学习和部分微调方法。
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