大语言模型的微调方法有很多种，以下是一些常见的方法：

1. 数字精度调整：此方法主要通过降低模型的浮点数精度，如将float32变成float16，以减少内存消耗，加快运行速度。
2. Ladder Side-Tuning（LST）：LST是一种模型微调的策略，通过微调预训练模型以匹配下游任务的特定需求。
3. P-tuning：这是一种识别并剪裁预训练模型中不必要的部分（如参数、层等）的策略，以实现模型微调。
4. Adapter：Adapter是一种在预训练模型中插入少量参数，并在下游任务的微调过程中只训练这些参数的方法。
5. 蒸馏：训练一个小型的学生模型来模拟大型的老师模型也是微调的一种策略。
6. 动态预测加速：利用一些技巧在预测时减少运行时间也是微调的一个方向。
7. 矩阵分解：将大型矩阵分解为两个小型矩阵的乘积，如AB=AC，其中C远小于A、B，可以减少计算量和存储需求。
8. 操作融合：这是合并计算图中节点的数字技巧，以减少计算量和提高计算效率的方法。
9. 模块替换：这种方法涉及将预训练模型中的某些模块替换为更适合特定任务的新模块。

以上就是一些常见的大语言模型微调方法，不同的微调方法可能会对模型的性能产生不同的影响，因此需要根据具体的应用场景和需求选择合适的微调方法。