Adapter微调中的超参数选择方法

在LLM微调工程化实践中，Adapter微调因其低资源消耗和高灵活性而备受关注。本文将深入探讨Adapter微调中的超参数选择方法。

Adapter结构与关键超参数

Adapter的核心是插入的瓶颈层，主要超参数包括：

• Adapter维度（d_model/8）：通常设置为原模型维度的1/8到1/16
• 瓶颈维度（d_bottleneck）：一般在32-128之间
• 激活函数：ReLU、GELU等
• dropout率：0.1-0.3

超参数选择策略

# 基础Adapter配置示例
adapter_config = {
    'reduction_factor': 8,  # d_model/8
    'bottleneck_size': 64,
    'activation_fn': 'gelu',
    'dropout': 0.1,
    'init_weights': 'bert'
}

实验方法

1. 网格搜索：在验证集上测试不同组合
2. 贝叶斯优化：使用optuna进行高效搜索
3. 渐进式调优：先粗调再精调

可复现步骤

1. 设置基础模型和数据集
2. 配置Adapter参数
3. 训练并评估不同配置
4. 选择最优参数组合

工程化建议

• 建立参数配置模板
• 使用参数扫描工具
• 记录实验结果便于复现