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LLM微調(diào) | Adapter: Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP

2年前作者：#苦行僧分類：Toy博客閱讀(20)違法舉報

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目的：大模型預訓練+微調(diào)范式，微調(diào)成本高。adapter只只微調(diào)新增的小部分參數(shù)【但adapter增加了模型層數(shù)，引入了額外的推理延遲?！?/code>

  • Adapters最初來源于CV領(lǐng)域的《Learning multiple visual domains with residual adapters》一文，其核心思想是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊基礎(chǔ)上添加一些殘差模塊，并只優(yōu)化這些殘差模塊，由于殘差模塊的參數(shù)更少，因此微調(diào)成本更低。

  • Houlsby等人將這一思想應(yīng)用到了自然語言處理領(lǐng)域。他們提出在Transformer的注意力層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FFN）層之后添加全連接網(wǎng)絡(luò)。微調(diào)時，只對新增的 Adapter 結(jié)構(gòu)和 Layer Norm 層進行微調(diào)，從而保證了訓練的高效性。 每當出現(xiàn)新的下游任務(wù)，通過添加Adapter模塊來產(chǎn)生一個易于擴展的下游模型，從而避免全量微調(diào)與災(zāi)難性遺忘的問題。
    Adapters Tuning效率很高，通過微調(diào)不到4%的模型參數(shù)，可以實現(xiàn)與 fine-tuning相當?shù)男阅堋?mark hidden color="red">文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-622285.html

LLM微調(diào) | Adapter: Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP,# LLM微調(diào),算法崗面試,大模型,llm,微調(diào),adapter,自然語言處理,人工智能,深度學習
左圖：在每個Transformer layer中兩次添加adapter——在多頭注意力后的投影之后和在兩個前饋層之后。
右圖：adapter是一個bottleneck結(jié)構(gòu)，包括兩個前饋子層（Feedforward）和跳連接（ skip-connection）。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-622285.html

  • Feedforward down-project：將原始輸入維度d（

到了這里，關(guān)于LLM微調(diào) | Adapter: Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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