让AI更聪明！华南理工团队首创自然语言微调（NLFT）技术

近日

由华南理工大学陈敏教授主导

联合华中科技大学、琶洲实验室的科研团队

在自然语言大模型小样本微调研究领域

提出了极具创新性的方案

自然语言微调技术（NLFT）

该技术通过极低的计算资源和少量数据投入

显著提升了大模型在特定领域的效果

相较传统微调方法

NLFT显著降低了技术门槛

使得更多科研机构和企业能够

在常规计算设备上实现高效微调

这一成果不仅为大语言模型的普及

铺平了道路

也为人工智能技术的普及应用

提供了新的可能性

人工智能大语言模型（LLM）在海量预训练后，往往具备一定的通用能力，而在特定细分领域的表现不尽如人意。

为了提升模型在细分领域的针对性功能，传统的微调方法需要借助大量领域数据进行特定训练，如何在大模型的应用过程中解决高昂的算力需求和数据稀缺等问题，仍然是行业面临的巨大挑战。

在此情境下，陈敏教授科研团队提出的自然语言微调技术（NLFT）为解决这一问题提供了新的可能。

在大语言模型（LLMs）微调领域

现有的模型微调技术主要为

监督微调技术（SFT）

强化微调技术（ReFT）

现有微调技术分析

陈敏教授科研团队用类比的方式

把大语言模型比作学生

而大模型微调过程则类似学生的学习过程

1

监督微调技术（SFT）

监督微调技术（SFT）示意图

SFT 是大模型微调的经典技术路线

在此过程中

学生以“鹦鹉学舌”的方式学习

通过抄写大量问题和标准答案对

在看到某些特定问题时

能够写下预定的答案

这种训练范式依赖大量数据

2

强化微调技术（ReFT）

强化微调技术（ReFT）示意图

ReFT 则通过几个周期的监督式微调

将学生“预热”起来

获得解题的基本技巧

为了进一步提高技巧

学生提交包含引导问题

解决方案详细分析的“答卷”

通过与标准答案进行比对

给每份“答卷”打分

学生将根据分数调整数学推理的策略

通过强化学习机制习得推理能力

该训练范式通过多轮提交“答卷”

从评估系统中获得反馈

较为耗时

可供微调的数据量较少时

以上微调技术效果不理想

怎么办？

陈敏教授团队率先提出

自然语言微调技术（NLFT）

省去了基于强化学习微调技术的“预热”环节

减少了对海量数据和高算力资源的依赖

自然语言微调（NLFT）示意图

学生直接提交“答卷”

通过将目标模型自身作为自然语言评价器

实现对学生的答题过程细粒度的分析

标注出得分点与失分点

通过内部指导得到学习

自然语言微调技术（NLFT）的核心理念展示

自然语言微调（NLFT）训练时输出显著图

使用该技术在单张消费级显卡RTX 4090上

跑通的8b微调大模型

可以在使用极少专家数据的前提下

获得成倍的性能提升

为LLMs的大规模训练和部署

提供了新的可能性

新技术三大突破

细粒度反馈机制：通过目标模型本身的自然语言理解能力，精准标注每个token的得分点和失分点，避免了传统方法对外部指导的需求。

零预热学习：NLFT省去ReFT中必需的多轮预训练阶段，直接进行有效微调。

充分发挥语言模型能力：科研团队利用目标模型本身作为自然语言评价器，发挥其对语言的深刻理解能力，用可解释性强的方式精准标注，帮助模型迭代进步。

日前

陈敏教授团队与部分医院开展合作

利用自然语言微调技术（NLFT）

输出诊断报告

结果显示

NLFT技术诊断准确率远超现有基础模型

后续

研究团队将根据实际情况批改诊断报告

并反哺给NLFT技术进行二次微调

NLFT技术在医疗领域的应用指日可待

计算机科学与工程学院教授 陈敏

陈敏，现任华南理工大学计算机科学与工程学院教授，博导；长期致力于数据驱动型通信、计算与人工智能领域的研究。凭借其在学术界的杰出贡献，当选为国际电气与电子工程师学会（IEEE）会士，并连续多年入选全球高被引学者。

目前，陈敏教授已发表SCI论文200余篇，出版学术著作12本，Google Scholar引用超过49,500次，H指数达101，屡获IEEE等国际学术奖项。

创新不仅仅是推动科研发展的目标，

更是为社会进步和技术普及提供动力。

陈敏教授研究团队

秉持“独树不成林，独智不成谋”的理念

于2024年12月29日在GitHub上

开源了所有相关代码、数据和模型

鼓励大家积极探索该技术的应用潜力

除此之外

团队积极寻求在不同领域的泛化应用研究

期望为行业应用提供更多可行的解决方案

研究问题涉及

问答推理、医学诊疗、社会信息管理

以及特定工程领域的深度辅助

随着研究推进

NLFT技术将取得更广泛的应用成果

华南理工大学一直致力于推动科技创新和成果转化，尤其在人工智能、数据科学等前沿领域取得了诸多突破。依托交叉学科平台和强大的科研团队，学校不断攻克技术难题，将前沿科技与产业需求紧密对接。此次NLFT技术的成功研发，是学校在技术创新与人才培养方面的又一重要成就。

近年来，学校加大了对创新科研项目的支持力度，优化科研管理机制，提升整体科研水平。与此同时，学校积极推动产学研合作，深化科技创新与产业发展的融合，加速科技成果的转化应用。NLFT技术的推出，不仅是学校科研创新的重要成果，也展示了华南理工大学在推动科技与产业融合、技术应用转化方面的领先优势。

让科技改变生活

华工人一直在路上！！

华南理工大学　学生记者团

信息来源：计算机科学与工程学院 凤凰网

图：受访者提供

微信编辑：杨晓霓

初审：冀早早

二审：卢庆雷

终审：邹浩

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