多任务Adapter架构下的参数分配策略

多任务Adapter架构下的参数分配策略

在大语言模型微调工程化实践中，多任务Adapter架构已成为提升模型泛化能力的重要方案。本文将详细探讨如何在多任务场景下进行合理的参数分配。

核心思路

采用分层参数分配策略：

1. 全局Adapter层：共享基础特征提取能力
2. 任务专用Adapter层：针对特定任务优化
3. 参数比例控制：通过可调参数控制各层权重

实现方案

import torch
import torch.nn as nn

class MultiTaskAdapter(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, num_tasks, adapter_dim=64):
        super().__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_tasks = num_tasks
        
        # 全局Adapter层
        self.global_adapter = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_size, adapter_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(adapter_dim, hidden_size)
        )
        
        # 任务专用Adapter层
        self.task_adapters = nn.ModuleList([
            nn.Sequential(
                nn.Linear(hidden_size, adapter_dim),
                nn.ReLU(),
                nn.Linear(adapter_dim, hidden_size)
            ) for _ in range(num_tasks)
        ])
        
        # 参数分配权重
        self.task_weights = nn.Parameter(torch.ones(num_tasks))
        
    def forward(self, x, task_id):
        # 全局Adapter处理
        global_output = self.global_adapter(x)
        
        # 任务Adapter处理
        task_output = self.task_adapters[task_id](x)
        
        # 参数融合
        weight = torch.softmax(self.task_weights, dim=0)
        combined_output = global_output + weight[task_id] * task_output
        
        return combined_output

可复现步骤

1. 初始化模型：model = MultiTaskAdapter(768, 3)
2. 训练配置：设置适配器层学习率为1e-4，全局层为5e-5
3. 参数分配：通过task_weights动态调整各任务权重

工程化建议

• 使用LoRA+Adapter混合方案提升效率
• 建议在不同任务间进行参数共享验证
• 采用梯度裁剪防止过拟合

该策略有效平衡了多任务学习中的参数冗余与性能损失问题。