大模型的实践应用16-一种针对大型预训练模型的微调技巧：Adapter-Tuning方法的实战应用，原理详细介绍

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用16-一种针对大型预训练模型的微调技巧：Adapter-Tuning方法的实战应用，原理详细介绍。Adapter-Tuning 是一种针对大型预训练模型微调的技术，它可以在保持模型参数数量较小的情况下增加模型的表现。该技术将适配器插入到预训练模型的中间层中，以允许微调特定任务时仅修改少量的参数，从而提高了微调的效率和速度。
与传统的微调方法不同，Adapter-Tuning 只需要添加适配器，而无需重新训练整个模型。这使得 Adapter-Tuning 更具可扩展性和灵活性，因为可以使用相同的适配器应用于多个不同的任务，而无需为每个任务重新训练整个模型。

一、介绍

在NLP领域，微调预训练大模型是NLP研究过程中重要的部分，微调大模型的技术研究这些年有着飞跃的发展。微调通常涉及更新这些大型模型的所有参数，我们可能会耗费大量的计算资源和时间。在2019年的论文“Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP ”中使用了Adapter-Tuning方法，该方法通过引入少量的参数，使得大模型的微调变得更高效，Adapter-Tuning方法是在预训练模型中引入了Adapter模块，同时保持原有参数不变进行训练。例如在transformer模型的某些层中加入适配器模块层，在训练的时候原理的参数不变，只训练适配器模块层的参数，这样可以大大节省计算资源以及训练时间。

二、Adapter-Tuning的数学原理

Adapter-Tuning的核心思想是在预训练模型中插入小的可训练层或"适配器"。从数学上讲，这些适配器可以被理解为在模型的不同层次上转换表示的函数。

让我们考虑一