Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning

参考
【论文分享】Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning
ICLR 2022分享会

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Existing Methods

• Adapter：把input representation经过矩阵W_down映射到低维空间，然后经过非线性激活层，比如ReLU，然后再又经过矩阵W_up映射回高维空间。W_down和W_up都是低秩矩阵，只能在几个维度上进行调整，所以调整的参数量不大。

• Prefix tuning：把每一层attention的key和value前面都prepend一些向量，把attention原本的K和V前面分别加上P_k,P_v，得到新的attention。

• LORA：用两个low rank的矩阵的乘积近似估计原本W_q和W_k这两个矩阵的参数更新情况，s是一个常数超参数(s>=1)，实验前就设定好的。

A Unified Framework

这里发现，prefix tuning实际上是对原来的hidden states作了一个线性插值。将prefix tuning的公式写成这个形式之后，和Adapters就很像了。

这个时候Prefix tuning和Adapters的公式 高度相似。且改写后的Prefix tuning公式中的W_down和W_up也是低秩矩阵，秩为prefix tuning在key和value前面加入的向量的数量。

如果我们把公式以及计算流图放在一起对比，发现我们可以说prefix tuning是一种形式的adapters。

Transfer Design Elements

这就启发了作者去寻找一种统一的框架。

于是作者又对比分析了Adapter,Prefix Tuning和LoRA这三种design的具体结构，从四个维度去对比不同设计。

Sequential or Parallel

• functional form是只加入的结构的函数形式、insertion form是指functional form怎么和原来的部分连接，像adapters就是从h出去的，作者把它形容为串联；

• 而Prefix Tuning和LoRA都是从x出去的，作者把它们形容为并联。

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• Prefix tuning没法做串联（sequential），他只能加在attention上面（在key和value之前），没法加在feed forward（ffn）上。

• 而无论是加在attn还是加在ffn上，Parallel Adapter都比Sequential Adapter在这两个任务上表现更好。

Attention or FFN

Modified representation是指这些设计是作用于Transformer的具体位置。

• prefix tuning是作用在attn上的；

• adapter同时作用在attn和ffn上；

• LoRA是作用在atten上的。

composition function表示Δh和h如何结合。

加ffn主要是增加非线性变换 attention的加权求和本质上只是线性变换。

对于modified representation，作者对比了加在attention上和加在feed forward上的效果，并发现总体来说，加在feed forward上效果更好。

Multi-head or Single head

理论上，多头的结构应该比单头好，但是这里的Prefix tuning（多头结构）并没有比PA (单头的Parallel adapter)好。于是作者猜想，是否在参数很少的情况下，多头的优势才体现出来？

• 当参数量很少的时候，multi-head表现的和参数数量很多时基本一致；

• 而作用在ffn上的设计受参数量影响较大。

由此可以引出结论：当只想改动少量参数时，用multi-head结构； 当可以调整较大数目参数的时候，可以用ffn结构。

总结

• 并联比串联好；

• 通常情况下，feedforward比attention好，而在只调整0.1%参数的情况下，multihead attn比ffn好；

• Composition的对比实验这里没有展开，实际上作者也做了，并发现LoRA的设计是比较好的，简单且效果好，Prefix tuning的线性插值是比较复杂的。