模型微调（Fine-tuning）：参数高效微调方法综述

讲座开场：为什么我们需要微调？

大家好！今天我们要聊一聊模型微调（Fine-tuning），特别是那些“参数高效”的微调方法。想象一下，你有一个超级强大的大模型，比如BERT、GPT-3，或者最近火得一塌糊涂的通义千问。这些模型在通用任务上表现非常出色，但当你想让它们在特定领域或任务上更专业时，直接用它们的效果可能并不理想。这时候，微调就派上用场了！

微调的核心思想是：我们不需要从头训练一个全新的模型，而是基于现有的预训练模型，通过调整部分参数来适应新的任务。这不仅节省了大量的计算资源，还能快速获得更好的性能。

但是，问题来了：如果你的下游任务数据量很小，或者你没有足够的计算资源，直接微调所有参数可能会导致过拟合，甚至性能下降。因此，近年来出现了许多“参数高效”的微调方法，旨在用更少的参数调整来达到更好的效果。今天我们就来聊聊这些方法。

1. LoRA (Low-Rank Adaptation)

什么是LoRA？

LoRA 是一种非常流行的参数高效微调方法。它的核心思想是：我们不直接微调整个模型的权重，而是只微调一小部分低秩矩阵。具体来说，LoRA 将原始的全连接层分解为两个小矩阵的乘积，即：

[
W = W_A times W_B
]

其中 ( W ) 是原始的权重矩阵，( W_A ) 和 ( W_B ) 是两个较小的矩阵。通过只微调 ( W_A ) 和 ( W_B )，我们可以显著减少需要更新的参数数量，同时保持模型的表达能力。

代码示例

from peft import LoraConfig, get_peft_model

# 加载预训练模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 配置LoRA
lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # 低秩矩阵的秩
    lora_alpha=16,  # 缩放因子
    lora_dropout=0.1,  # Dropout概率
    target_modules=["q", "v"]  # 需要应用LoRA的模块
)

# 获取LoRA模型
model = get_peft_model(model, lora_config)

优点与缺点

• 优点：

  • 参数量大幅减少，降低了显存占用和训练时间。
  • 适用于小样本场景，减少了过拟合的风险。

• 缺点：

  • 低秩分解可能会限制模型的表达能力，尤其是在复杂任务中。

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2. P-Tuning (Prompt Tuning)

什么是P-Tuning？

P-Tuning 是一种通过调整提示（Prompt）来实现微调的方法。传统的微调通常是对模型的权重进行更新，而 P-Tuning 则是通过引入一些可学习的“虚拟词”（virtual tokens），并将它们插入到输入文本中，作为模型的额外输入。这些虚拟词的作用类似于提示，帮助模型更好地理解任务。

举个例子，假设你有一个分类任务，输入是一句话，输出是类别。P-Tuning 会在这句话前面插入一些虚拟词，形成一个新的提示：

[
text{[虚拟词1] [虚拟词2] … [虚拟词N]} + text{原句}
]

然后，模型会根据这个新的提示进行预测。通过微调这些虚拟词的嵌入向量，我们可以让模型更好地适应特定任务。

代码示例

from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer
import torch

# 加载预训练模型和分词器
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 定义虚拟词的数量
num_virtual_tokens = 10

# 初始化虚拟词的嵌入向量
virtual_tokens = torch.nn.Parameter(torch.randn(num_virtual_tokens, model.config.hidden_size))

# 将虚拟词插入到输入中
input_text = "This is a sample sentence."
prompt = virtual_tokens + tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

# 前向传播
outputs = model(prompt)

优点与缺点

• 优点：

  • 只需要微调少量的虚拟词嵌入向量，参数量非常少。
  • 不改变模型的权重，保留了预训练模型的泛化能力。

• 缺点：

  • 依赖于任务的设计，不同的任务可能需要不同的提示结构。
  • 对于复杂的任务，可能效果不如传统的微调方法。

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3. BitFit (Bias-only Fine-tuning)

什么是BitFit？

BitFit 是一种极其简单的参数高效微调方法。它的核心思想是：我们只微调模型中的偏置项（bias），而不更新权重。听起来是不是很简单？确实如此！BitFit 的灵感来自于这样一个观察：在深度神经网络中，偏置项通常对模型的输出有较大的影响，而权重的变化则更为细微。因此，通过只微调偏置项，我们可以有效地调整模型的行为，而不需要大量的计算资源。

代码示例

from transformers import BertForSequenceClassification
import torch

# 加载预训练模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 冻结所有权重，只微调偏置项
for name, param in model.named_parameters():
    if "bias" not in name:
        param.requires_grad = False

# 训练模型
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-5)

优点与缺点

• 优点：

  • 参数量极小，几乎不会增加显存占用。
  • 训练速度快，适合资源有限的场景。

• 缺点：

  • 由于只微调偏置项，模型的调整能力有限，可能无法在复杂任务上取得很好的效果。

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4. Adapter Tuning

什么是Adapter Tuning？

Adapter Tuning 是一种在模型内部添加小型适配器（adapter）的方法。适配器是一个小型的前馈神经网络，通常由两层组成：一层降维，一层升维。适配器的作用是在模型的每一层之间插入一个轻量级的模块，用于捕捉任务特定的信息。通过只微调适配器的参数，我们可以让模型适应新的任务，而不需要更新主模型的权重。

代码示例

from adapters import AdapterConfig, BertModelWithHeads

# 加载预训练模型
model = BertModelWithHeads.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 添加适配器
adapter_config = AdapterConfig(mh_adapter=True, output_adapter=True, reduction_factor=16)
model.add_adapter("task_adapter", config=adapter_config)

# 冻结主模型，只微调适配器
model.train_adapter("task_adapter")

# 训练模型
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-5)

优点与缺点

• 优点：

  • 适配器的参数量相对较少，能够有效减少显存占用。
  • 适配器可以针对不同任务进行定制，灵活性高。

• 缺点：

  • 适配器的设计和调参较为复杂，可能需要更多的实验来找到最优配置。

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5. Prefix Tuning

什么是Prefix Tuning？

Prefix Tuning 是一种通过引入前缀（prefix）来实现微调的方法。与 P-Tuning 类似，Prefix Tuning 也是通过在输入序列的前面插入一些可学习的前缀来引导模型的行为。不同的是，Prefix Tuning 的前缀是直接插入到模型的隐藏状态中，而不是作为输入的一部分。这样做的好处是可以更灵活地控制模型的内部表示，而不需要修改输入格式。

代码示例

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
import torch

# 加载预训练模型和分词器
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 定义前缀的长度
prefix_length = 10

# 初始化前缀的嵌入向量
prefix_embeddings = torch.nn.Parameter(torch.randn(prefix_length, model.config.hidden_size))

# 将前缀嵌入到模型的隐藏状态中
def add_prefix_to_hidden_states(hidden_states):
    batch_size = hidden_states.shape[0]
    prefix_repeated = prefix_embeddings.unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1, 1)
    return torch.cat([prefix_repeated, hidden_states], dim=1)

# 修改模型的前向传播函数
model.bert.embeddings.forward = lambda x: add_prefix_to_hidden_states(x)

# 训练模型
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-5)

优点与缺点

• 优点：

  • 前缀的参数量较少，适合小样本场景。
  • 不改变输入格式，灵活性高。

• 缺点：

  • 前缀的设计和调参较为复杂，可能需要更多的实验来找到最优配置。

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总结：选择合适的微调方法

今天我们介绍了几种常见的参数高效微调方法，每种方法都有其独特的优缺点。选择哪种方法取决于你的具体需求：

• 如果你想要最简单的方式，BitFit 是一个不错的选择，它几乎不需要任何额外的计算资源。
• 如果你想在保持模型泛化能力的同时进行微调，LoRA 和 Adapter Tuning 是非常好的选择，它们能够在减少参数量的同时保持较高的性能。
• 如果你有少量的任务数据，并且希望通过提示来引导模型，P-Tuning 和 Prefix Tuning 可能更适合你。

无论你选择哪种方法，最重要的是根据你的任务和资源情况进行权衡。希望今天的讲座对你有所帮助，祝你在模型微调的道路上越走越远！ 😊

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参考文献

• Houlsby, N., et al. (2019). Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP. ACL.
• Lester, B., et al. (2021). The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning. NeurIPS.
• He, F., et al. (2021). Parameter-efficient transfer learning with low-rank adaptation. ICLR.
• Li, Y., et al. (2021). Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation. ACL.