多任务Adapter微调效果分析

多任务Adapter微调效果分析

在大语言模型微调领域，Adapter作为一种轻量级的微调方案备受关注。本文将对比分析单任务和多任务Adapter微调的效果差异。

实验设置

使用BERT-base模型，在GLUE数据集上进行实验。通过修改Transformer层中的前馈网络部分，插入Adapter模块。

import torch
import torch.nn as nn

class Adapter(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size=768, adapter_size=64):
        super().__init__()
        self.down = nn.Linear(hidden_size, adapter_size)
        self.up = nn.Linear(adapter_size, hidden_size)
        self.activation = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        return x + self.up(self.activation(self.down(x)))

# 在Transformer层中添加Adapter
for layer in model.encoder.layer:
    layer.intermediate.dense = nn.Sequential(
        Adapter(),
        layer.intermediate.dense
    )

单任务vs多任务对比

结论

多任务Adapter在保持模型轻量化的同时，通过共享参数实现了更好的泛化能力。建议在资源受限场景下优先考虑多任务Adapter方案。

复现步骤：

1. 下载GLUE数据集
2. 加载预训练BERT模型
3. 按照上述代码添加Adapter模块
4. 分别训练单任务和多任务Adapter
5. 评估各项指标