多任务Adapter微调架构设计

多任务Adapter微调架构设计

在大语言模型微调实践中，多任务Adapter架构已成为提升模型泛化能力的重要方案。本文将详细介绍如何构建一个可复现的多任务Adapter微调系统。

核心架构设计

多任务Adapter的核心思想是在预训练模型的每一层中插入轻量级适配器模块，而非修改整个模型参数。每个任务拥有独立的Adapter模块，通过共享底层表示实现知识迁移。

import torch
import torch.nn as nn

class AdapterLayer(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, adapter_size=64):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(hidden_size, adapter_size)
        self.up_proj = nn.Linear(adapter_size, hidden_size)
        self.activation = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        return x + self.up_proj(self.activation(self.down_proj(x)))

多任务实现方案

为支持多个下游任务，我们为每个任务构建独立的Adapter模块，并通过任务标识符进行区分。以下为具体实现：

class MultiTaskAdapter(nn.Module):
    def __init__(self, num_tasks, hidden_size=768, adapter_size=64):
        super().__init__()
        self.adapters = nn.ModuleDict({
            f'task_{i}': AdapterLayer(hidden_size, adapter_size)
            for i in range(num_tasks)
        })
        self.task_ids = {f'task_{i}': i for i in range(num_tasks)}

    def forward(self, x, task_id):
        adapter = self.adapters[f'task_{task_id}']
        return adapter(x)

训练策略

采用分阶段训练策略：首先冻结基础模型，仅训练Adapter模块；随后解冻部分层进行联合微调。通过任务权重分配机制平衡多任务学习。

可复现步骤：

1. 准备数据集并构建任务映射
2. 初始化基础模型和Adapter模块
3. 设置优化器参数（建议AdamW，学习率1e-4）
4. 执行分阶段训练
5. 评估各任务性能

该架构具有参数效率高、部署灵活的优势，特别适用于需要同时支持多个NLP任务的场景。