论文信息
标题 (Title): Understanding the Effects of Domain Finetuning on LLMs
作者 (Authors): Eshaan Tanwar, Deepak Nathani, William Yang Wang, Tanmoy Chakraborty
发表年份 (Year): 2025
原文链接 (URL):
https://arxiv.org/abs/2510.09359v1
结构化摘要 (Structured Abstract)
背景/目标 (Background/Objective): 针对特定领域微调的大型语言模型（LLMs）表现出色，但其重塑模型参数空间的底层机制尚不明确
1 。现有研究主要集中于通用指令微调模型，而领域专用LLMs的研究尚属空白2 2 。本研究首次对大型医疗语言模型中的领域专用微调效应进行了系统性研究3 。方法 (Methods): 研究首先通过比较预训练模型、指令微调模型和领域微调模型在处理医疗文档时的神经网络激活模式，分析其表征空间的相似性
4 。随后，受“任务向量”启发，研究提出了一种名为“调优向量”（Tuning Vectors）的新框架，该向量定义为微调后模型权重与预训练模型权重之差，用以捕捉微调引起的方向性参数变化5 5 5 。研究通过向量取反和跨领域向量相加等实验来验证其作用6 6 6 。最后，通过计算“子空间对齐度”（Subspace Alignment）来分析调优向量在模型不同组件（MLP层 vs. 注意力头）中引入新信息还是增强已有信息7 7 。结果 (Results): 研究发现，领域微调仅改变了模型表征子空间中一个很小的子集，大部分预训练表征得以保留
8 8 8 。然而，正是这个由“调优向量”捕获的微小变化，极大地提升了模型在领域内的指令遵循能力、基准测试性能和生成质量9 9 9 9 。跨领域（如医疗、数学、编程）的调优向量之间具有很强的正交性，而将它们相加可以创造出泛化能力更强的模型10 10 10 10 10 。对这些向量的方向性分析表明，它们主要在模型的MLP层中“写入”新的方向性信息，而在注意力头中则主要“放大”已有的方向11 。结论 (Conclusion): 本研究揭示了领域微调通过对模型参数进行紧凑、可解释的子空间转换来发挥作用，为理解LLM的适应机制提供了新见解
12 12 12 12 。提出的“调优向量”框架不仅是有效的诊断工具，也为未来实现更模块化、高效和可控的模型适配奠定了基础13 13 13 13 。
1. 引言 (Introduction)
1.1. 研究背景与核心问题 (Research Background & Problem Statement)
研究背景: 基础语言模型因其强大的泛化能力而备受关注，通过在特定领域（如法律、医疗、金融）数据上进行微调，可以高效地实现领域适配，即便数据量不大也能取得优异性能
14 。在医疗等敏感领域，理解这些微调技术如何改变模型内部机制，对于构建可信赖的系统至关重要15 。核心研究问题 (RQs): 领域专用微调是如何重塑大型语言模型（LLMs）的？具体而言：
微调对模型的表征空间和参数空间造成了多大程度的改变？
这些改变具体体现在哪些方面，它们如何提升模型在领域内的多维度能力（如知识、指令遵循、生成质量）？
能否分离并解释这些由微调带来的变化，并利用它们来操控或改进模型？
核心研究问题是一个新的问题。作者明确指出，虽然已有研究探讨了通用指令微调（instruction tuning）对LLM的影响（即“模型差异分析”），但针对领域专用（domain-specific）、特别是医疗领域的LLM，尚缺乏系统性的研究
16 16 16 16 。本研究是该方向的首次系统性探索17 。
1.2. 文献综述与研究缺口 (Literature Review & Research Gap)
文献综述:
早期研究: Gururangan et al. (2020) 等人的工作表明，领域预训练通过改变激活模式来提升性能，同时保留核心语言特征
18 。Ilharco et al. (2022) 引入了任务向量 (task vectors) 的概念，将微调视为在参数空间中朝特定任务方向的移动19 。但这些研究主要针对自编码模型或较小模型，且关注的是单一任务性能的提升20 。近期研究 (模型差异分析): Minder et al. (2025) 等研究发现，预训练和指令微调后的LLMs共享大部分特征
21 21 21 21 。Wu et al. (2024) 发现指令微调会改变模型的注意力模式，使其更关注指令部分22 。
研究缺口: 现有工作存在两大缺口：1) 主要关注通用聊天模型，而对快速发展的领域专用LLMs（如医疗、金融模型）研究不足
23 。2) 早期“任务向量”的研究主要关注单一任务性能提升，而LLM的领域微调旨在同时改进多个方面（如指令遵循、知识水平、生成质量等），需要更全面的分析框架24 。
1.3. 研究目标与核心假设/命题 (Objectives & Hypotheses/Propositions)
研究目标:
系统性地研究领域微调对大型医疗语言模型的影响。
提出一个可解释的分析框架（调优向量），用于捕捉和理解微调带来的参数变化。
揭示这些参数变化与模型在指令遵循、基准性能和生成质量等多维度能力提升之间的关系。
核心假设: 领域微调对LLM的改变是局部且结构化的。这些改变可以被一个低维的“调优向量”有效捕获，并且这个向量是模型领域能力提升的关键。通过分析该向量，可以揭示微调在模型不同组件（如MLP与注意力机制）中的差异化作用。
2. 研究设计与方法 (Methodology)
2.1. 研究范式与方法论 (Research Paradigm & Methodology)
研究范式: 本研究采用定量 (Quantitative) 的实证分析方法，通过对模型内部激活和权重进行计算和比较，来探究微调的内在机制。
方法论:
神经网络激活分析: 比较三个版本的模型（预训练、通用指令微调、领域专用微调）在处理医疗文档时的前馈网络（FFN）激活模式
25 。通过计算激活神经元的比例和不同模型间激活模式的编辑距离，来衡量表征空间的相似性26 。调优向量 (Tuning Vectors) 框架: 这是本文的核心分析工具。它被定义为微调后模型的权重 $\theta_{ft}$ 与预训练模型权重 $\theta_{pre}$ 之间的差值：$\mathcal{T}_{tuned}=\theta_{ft}-\theta_{pre}$
27 。该向量捕获了微调带来的所有参数变化。向量操作实验:
向量取反: 从微调后的模型中减去调优向量（$\theta_{ft} - \mathcal{T}_{tuned}$），观察其在各项任务上的性能衰减，以验证调优向量的重要性
28 。向量相加: 将来自不同领域（如医疗和数学）的调优向量线性相加，并应用到预训练模型上（$\theta_{new}=\theta_{pre}+\sum_{d}\mathcal{T}_{d}$），以测试能否构建一个更具泛化性的模型
29 29 29 。
向量解释性分析:
子空间对齐度 (Subspace Alignment, SSA): 通过奇异值分解（SVD）获得预训练模型权重的主要子空间，然后计算调优向量在该子空间上的投影能量占比
30 30 30 30 。高SSA值意味着微调主要放大现有方向，低SSA值则意味着写入新的方向31 。
解决方案关键: 关键在于提出了调优向量这一简洁而强大的分析工具，它将复杂的微调过程抽象为一个可操作、可解释的向量，并围绕这个向量设计了一系列验证和分析实验。
特点和优势: 与以往关注模型外部表现的研究不同，该方法深入模型内部，直接分析参数层面的变化。与“模型差异分析”相比，它更侧重于领域专用化，并提供了一个可操控（通过向量加减）和可解释（通过SSA分析）的框架，而不仅仅是观察差异。
2.2. 数据来源与样本 (Data Source & Sample)
模型样本: 研究选取了来自三个主流模型家族（Meta-Llama-3、Qwen2.5、Phi-3.5）的8个LLMs，每个家族都包含预训练（或指令微调）版本和其对应的医疗专用微调版本
32 32 32 32 。数据来源:
激活分析数据: 使用了来自PubMed Central的PMC开放获取子集中的1亿个词元（token）
33 。性能评估数据: 采用了十余个广泛使用的医疗领域基准测试集，覆盖了文本分类、问答（多选和开放式）和文本生成等多种任务，如BioRed, CareQA, MMLU（医学相关子集）, MedMCQA等
34 。
2.3. 操作化与测量 (Operationalization & Measurement)
关键变量测量:
神经网络激活: 将每个FFN层的神经元激活状态编码为一个二元向量，激活值为正记为1，否则为0
35 。模型性能: 在分类和多选问答任务上使用准确率 (Accuracy)
36 ，在文本生成任务上使用 ROUGE-1 分数37 。指令遵循能力: 通过检查模型输出是否遵循了系统提示中的三条明确格式指令（如使用特定标签包裹思考过程、以特定格式输出答案、在输出答案后停止生成）的百分比来量化
38 。
3. 结果与发现 (Results & Findings)
3.1. 主要发现概述 (Overview of Key Findings)
微调仅带来微小改变: 领域微调对模型的改变非常有限。在同一模型家族中，不同版本（预训练、指令微调、医疗微调）在处理医疗文本时，各层激活的神经元比例非常相似（图1）
39 。更重要的是，它们激活的具体神经元重合度很高，模型间激活模式的编辑距离非常小（图2）40 40 。同时，微调前后模型权重的余弦相似度极高（>99.75%），表明参数空间只有微小变化（表15）41 41 41 41 。调优向量是能力提升的关键: 尽管变化微小，但移除这些由调优向量所代表的变化会导致模型性能急剧下降。在医疗基准测试上，Llama3-Aloe-Alpha的性能平均下降了65%，Qwen2.5-Aloe-Beta下降了7%（表1）
42 。在指令遵循能力上，性能分别下降了55%和33%（表3）43 。这证明了调优向量捕获了微调带来的核心增益。调优向量具有领域特异性: 来自不同领域的调优向量（如医疗、编程、数学）在方向上大多是正交的，余弦相似度很低（图3）
44 。这表明不同领域的微调是在参数空间中向着不同方向进行的探索。向量相加可提升泛化性: 将医疗和数学领域的调优向量简单相加并应用到预训练模型上，可以创造出一个在两个领域都表现良好的新模型，其性能优于单一领域模型在跨领域任务上的表现（图4）
45 45 45 。MLP注入新知识，Attention优化现有知识: 子空间对齐度（SSA）分析揭示，调优向量在MLP层的对齐度较低，尤其是在门控（gate）和上投影（up-projection）部分，表明微调主要通过这些部分注入新的知识方向
46 46 46 46 。相反，在注意力头中，对齐度普遍较高，表明微调主要是放大或重塑已有的注意力模式47 47 。
3.2. 关键数据与图表解读 (Interpretation of Key Data & Figures)
图2 (Normalized edit distance): 该图直观展示了微调前后模型激活模式的高度相似性。所有模型家族的编辑距离都非常小（大多<0.04），证实了微调仅对神经元激活模式进行了微小调整，大部分预训练时学到的激活结构被保留了下来
48 48 48 48 。表1 (Accuracy on medical-domain tasks): 这张表清晰地展示了“调优向量”的重要性。以
Llama3-Aloe-8B-Alpha为例，其完整模型在各项医疗任务上表现优异（平均72.44%）49 。但移除调优向量后（(-)T_Aloe a行），性能骤降至25.25%，在多个任务上变为红色（差于预训练模型）50 。这强有力地证明了调优向量是模型领域能力的核心载体51 。表4 (Average SSA scores): 这是揭示微调机制的核心图表。数据显示，对于所有模型，MLP组件（
W_gate,W_up）的SSA分数显著低于注意力组件（W_K,W_V）52 52 52 52 。例如，Llama3-Aloe-8B-Alpha的W_up对齐度仅为0.281，而W_V则高达0.97153 。这揭示了一个普遍规律：MLP是学习新知识的主要场所，而注意力机制则是在现有基础上进行优化。
4. 讨论 (Discussion)
4.1. 结果的深度解读 (In-depth Interpretation of Results)
研究结果系统地回答了引言中的核心问题。领域微调并非对模型进行脱胎换骨的改造，而是一种精准、高效的“外科手术式”修改
54 54 54 。它保留了预训练模型强大的通用表征基础，仅在特定的子空间中进行调整55 。这些调整虽然微小，但效果显著，同时提升了模型的领域知识、指令遵循和生成质量，实现了“四两拨千斤”的效果56 。
4.2. 理论贡献 (Theoretical Contributions)
扩展了任务向量理论: 本研究将“任务向量”的概念从单一任务扩展到多维度的领域适应，提出了**“调优向量”**，为分析复杂的LLM微调过程提供了更普适的框架
57 。揭示了LLM适配的通用机制: 发现**“MLP层注入新知识，注意力头优化现有模式”** 这一分工机制，不仅在医疗领域成立，也在代码和数学领域得到验证，可能是一种LLM进行领域适配的通用原理
58 58 58 58 。验证了模型能力的可组合性: 通过向量相加实验，证明了不同领域的能力可以在参数空间中进行线性组合，为构建多才多艺的通用模型提供了新的思路和证据
59 。
4.3. 实践启示 (Practical Implications)
更高效的微调方法: 研究结果表明，未来的领域微调可以更聚焦于修改MLP层，从而可能开发出更参数高效的微调技术（如只训练MLP层的一部分）
60 。模型融合与定制: “调优向量”的可加性为“模型融合”提供了理论基础和简单实现。用户可以根据需要，像搭积木一样为基础模型添加不同领域的能力，快速定制专属模型
61 。模型的可解释性与安全性: 通过分析调优向量，可以监控微调过程，理解模型学到了什么，甚至移除不希望有的行为（如偏见），为构建更可控、更安全的AI系统提供了可能
62 。
4.4. 局限性与未来研究 (Limitations & Future Research)
局限性:
范围有限: 分析的模型家族（3个）和领域（主要为医疗）相对有限，结论的普适性有待进一步验证
63 。静态分析: 研究只比较了微调前后的最终状态，未能捕捉训练过程中的动态变化
64 。向量组合方式简单: 向量相加是最简单的方式，未来可探索更复杂的组合策略以减少不同领域间的潜在冲突
65 。
未来研究:
研究是否可以通过更高效的方法（如低秩适应）只训练与“调优向量”方向一致的参数，以实现更高效的微调
66 。将“调优向量”作为一种诊断工具，用于监控模型的学习轨迹或控制其行为
67 。探索更精细的向量组合方法，以构建能力更强、冲突更少的多领域模型
68 。
5. 结论 (Conclusion)
本文首次对大型医疗语言模型中的领域专用微调进行了系统性分析，并引入了“调优向量”作为解释由领域适配引起的参数变化的核心框架
6. 核心参考文献 (Core References)
Ilharco, G., et al. (2022). "Editing models with task arithmetic." ICLR 2023.
73 意义: 提出了“任务向量”的核心概念，是本研究“调优向量”框架的直接理论来源。
Gururangan, S., et al. (2020). "Don't stop pretraining: Adapt language models to domains and tasks." ACL.
74 意义: 证明了通过领域内数据继续预训练可以有效提升模型性能，是领域适应研究的经典文献。
Geva, M., et al. (2021). "Transformer feed-forward layers are key-value memories." EMNLP.
75 意义: 揭示了Transformer中FFN（即MLP）层作为键值记忆的工作机制，为本文深入分析MLP层的作用提供了理论基础。
Minder, J., et al. (2025). "Robustly identifying concepts introduced during chat fine-tuning using crosscoders." SLLM.
76 意义: 代表了“模型差异分析”这一前沿研究方向，与本文的研究动机和背景密切相关，但侧重点在通用指令微调而非领域专用。
Zhang, Z., et al. (2023). "Fine-tuning happens in tiny subspaces: Exploring intrinsic task-specific subspaces of pre-trained language models." ACL.
77 意义: 同样探索了微调发生在低维子空间的现象，为本文的“微调仅改变小部分子空间”的发现提供了佐证和理论共鸣。
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