参数高效微调：LoRA、Prefix Tuning 与 Prompt Tuning

欢迎来到今天的讲座！🚀

大家好，今天我们要聊的是一个非常热门的话题——参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）。在这个领域里，有三个非常有趣的技术：LoRA、Prefix Tuning 和 Prompt Tuning。它们的目标都是在不破坏预训练模型的强大能力的前提下，用尽可能少的参数来实现特定任务的优化。听起来很酷对吧？那我们就开始吧！

1. 为什么需要参数高效微调？🤔

想象一下，你有一个巨大的语言模型，比如 GPT-3 或者 BERT，它们拥有数亿甚至数十亿的参数。这些模型在各种自然语言处理任务上表现得非常出色，但问题是，当你想为某个特定的任务进行微调时，直接调整所有参数不仅计算成本高昂，而且可能会导致“灾难性遗忘”——即模型忘记了之前学到的知识。

因此，我们需要一种方法，能够在保持模型原有性能的同时，只调整一小部分参数，甚至不调整任何参数！这就是参数高效微调的意义所在。它不仅能节省计算资源，还能让模型更快地适应新任务。

2. LoRA：低秩自适应 🧮

什么是 LoRA？

LoRA（Low-Rank Adaptation）是由 Microsoft Research 提出的一种参数高效微调方法。它的核心思想是：不是直接调整模型的所有参数，而是通过引入低秩矩阵来调整模型的某些层。具体来说，LoRA 在每个线性层中插入了一个低秩矩阵 ( A ) 和 ( B )，并通过 ( A times B ) 来近似原始的权重矩阵 ( W ) 的变化。

用公式表示就是：

[
W’ = W + (A times B)
]

其中，( W ) 是原始的权重矩阵，( A ) 和 ( B ) 是两个低秩矩阵，它们的维度远小于 ( W )。通过这种方式，LoRA 只需要训练少量的参数（即 ( A ) 和 ( B )），而不需要调整整个模型的权重。

LoRA 的优点

• 参数量极少：相比于传统的全参数微调，LoRA 只需要训练少量的参数，通常只有几千个。
• 避免灾难性遗忘：由于只修改了模型的部分权重，LoRA 不会破坏模型原有的知识。
• 快速收敛：因为只需要训练少量参数，LoRA 的训练速度通常比全参数微调要快得多。

代码示例

下面是一个简单的 LoRA 实现示例，使用 PyTorch：

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

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

# 应用 LoRA
def apply_lora(model, rank=4):
    for name, param in model.named_parameters():
        if 'weight' in name and param.dim() == 2:
            # 创建低秩矩阵 A 和 B
            A = torch.nn.Parameter(torch.randn(param.shape[0], rank))
            B = torch.nn.Parameter(torch.randn(rank, param.shape[1]))
            # 替换原始权重
            param.data = param.data + torch.matmul(A, B)
            # 冻结原始权重
            param.requires_grad = False
            # 解冻 A 和 B
            A.requires_grad = True
            B.requires_grad = True

apply_lora(model)

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir="./logs",
)

# 使用 Trainer 进行训练
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

3. Prefix Tuning：前缀调整 📝

什么是 Prefix Tuning？

Prefix Tuning 是由 Google Brain 提出的一种参数高效微调方法。它的核心思想是：在模型的输入序列前面添加一个可学习的“前缀”（prefix），而不是直接调整模型的参数。这个前缀可以看作是一个额外的上下文，帮助模型更好地理解输入。

具体来说，Prefix Tuning 在每个 Transformer 层的输入中插入一个可学习的向量 ( p )，这个向量会在训练过程中不断优化。通过这种方式，模型可以在不改变原有参数的情况下，学会如何处理新的任务。

用公式表示就是：

[
X’ = [p; X]
]

其中，( X ) 是原始的输入序列，( p ) 是可学习的前缀。

Prefix Tuning 的优点

• 参数量极少：Prefix Tuning 只需要训练前缀向量，而不需要调整模型的任何参数，因此参数量非常少。
• 灵活性高：前缀可以针对不同的任务进行定制，使得模型能够更好地适应多种任务。
• 避免灾难性遗忘：由于没有修改模型的参数，Prefix Tuning 不会破坏模型原有的知识。

代码示例

下面是一个简单的 Prefix Tuning 实现示例，使用 Hugging Face 的 transformers 库：

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

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

# 定义前缀长度和维度
prefix_length = 10
hidden_dim = 768

# 添加前缀
class PrefixModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, model, prefix_length, hidden_dim):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.prefix_embeddings = torch.nn.Parameter(torch.randn(prefix_length, hidden_dim))

    def forward(self, input_ids, attention_mask, labels=None):
        # 将前缀嵌入与输入拼接
        batch_size = input_ids.size(0)
        prefix_embeddings = self.prefix_embeddings.unsqueeze(0).expand(batch_size, -1, -1)
        inputs_embeds = self.model.bert.embeddings(input_ids)
        inputs_embeds = torch.cat([prefix_embeddings, inputs_embeds], dim=1)

        # 更新注意力掩码
        prefix_attention_mask = torch.ones(batch_size, prefix_length).to(input_ids.device)
        attention_mask = torch.cat([prefix_attention_mask, attention_mask], dim=1)

        # 传递给模型
        outputs = self.model(inputs_embeds=inputs_embeds, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        return outputs

model = PrefixModel(model, prefix_length, hidden_dim)

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir="./logs",
)

# 使用 Trainer 进行训练
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

4. Prompt Tuning：提示调整 🗣️

什么是 Prompt Tuning？

Prompt Tuning 是由 Stanford NLP 提出的一种参数高效微调方法。它的核心思想是：通过设计特定的提示（prompt），引导模型生成符合任务要求的输出，而不是直接调整模型的参数。提示可以是一些自然语言句子，也可以是特殊的标记或符号。

具体来说，Prompt Tuning 在输入序列中插入一些可学习的提示词，这些提示词会在训练过程中不断优化。通过这种方式，模型可以在不改变原有参数的情况下，学会如何处理新的任务。

用公式表示就是：

[
X’ = [P; X]
]

其中，( X ) 是原始的输入序列，( P ) 是可学习的提示词。

Prompt Tuning 的优点

• 参数量极少：Prompt Tuning 只需要训练提示词，而不需要调整模型的任何参数，因此参数量非常少。
• 灵活性高：提示词可以针对不同的任务进行定制，使得模型能够更好地适应多种任务。
• 避免灾难性遗忘：由于没有修改模型的参数，Prompt Tuning 不会破坏模型原有的知识。

代码示例

下面是一个简单的 Prompt Tuning 实现示例，使用 Hugging Face 的 transformers 库：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments

# 加载预训练模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")

# 定义提示长度和词汇表大小
prompt_length = 10
vocab_size = model.config.vocab_size

# 添加提示
class PromptModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, model, prompt_length, vocab_size):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.prompt_embeddings = torch.nn.Parameter(torch.randn(prompt_length, vocab_size))

    def forward(self, input_ids, attention_mask, labels=None):
        # 将提示嵌入与输入拼接
        batch_size = input_ids.size(0)
        prompt_embeddings = self.prompt_embeddings.unsqueeze(0).expand(batch_size, -1, -1)
        inputs_embeds = self.model.transformer.wte(input_ids)
        inputs_embeds = torch.cat([prompt_embeddings, inputs_embeds], dim=1)

        # 更新注意力掩码
        prompt_attention_mask = torch.ones(batch_size, prompt_length).to(input_ids.device)
        attention_mask = torch.cat([prompt_attention_mask, attention_mask], dim=1)

        # 传递给模型
        outputs = self.model(inputs_embeds=inputs_embeds, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        return outputs

model = PromptModel(model, prompt_length, vocab_size)

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir="./logs",
)

# 使用 Trainer 进行训练
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

5. 总结与对比 📊

方法	参数量	训练速度	灵活性	适用场景
LoRA	较少	快	中等	各种任务
Prefix Tuning	极少	快	高	生成任务
Prompt Tuning	极少	快	高	分类任务

从表格中可以看出，三种方法各有优劣。如果你希望在保持模型性能的同时，尽量减少参数量和训练时间，那么 LoRA 是一个不错的选择。如果你更关注任务的灵活性，尤其是生成类任务，那么 Prefix Tuning 和 Prompt Tuning 可能更适合你。

6. 结语 🎉

今天我们一起探讨了三种参数高效微调的方法：LoRA、Prefix Tuning 和 Prompt Tuning。每种方法都有其独特的应用场景和优势。希望今天的讲座能帮助你更好地理解和应用这些技术，让你在未来的项目中更加游刃有余！

如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言讨论！😊

谢谢大家，下次见！👋