在多任务学习场景下，如何为不同任务合理分配Adapter资源是提升模型效率的关键。本文将对比分析三种资源分配策略：等量分配、基于任务重要性加权、以及动态自适应分配。
等量分配方案
适用于各任务重要性相当的场景，每个任务分配相同数量的Adapter参数。
# 假设训练3个任务，每个任务分配16个Adapter层
adapter_config = {
'task1': {'layers': 16, 'dim': 64},
'task2': {'layers': 16, 'dim': 64},
'task3': {'layers': 16, 'dim': 64}
}
基于重要性加权分配
根据任务优先级动态调整资源。
# 重要性权重：任务1=0.5, 任务2=0.3, 任务3=0.2
weights = [0.5, 0.3, 0.2]
# 总参数量为96个Adapter层
total_adapters = 96
adapter_config = {
'task1': {'layers': int(total_adapters * weights[0]), 'dim': 64},
'task2': {'layers': int(total_adapters * weights[1]), 'dim': 64},
'task3': {'layers': int(total_adapters * weights[2]), 'dim': 64}
}
动态自适应分配
通过训练过程中的性能反馈自动调整。
# 使用验证集损失作为评估指标
# 训练时监控各任务loss，动态调整Adapter层数
for epoch in range(10):
# 每个epoch重新计算最优分配
optimal_config = calculate_optimal_allocation(train_losses, val_losses)
update_adapter_config(optimal_config)
实验对比
在GLUE基准测试中，动态自适应分配在保持模型性能的同时，显著减少了不必要的资源消耗。建议在实际项目中优先考虑该方案。
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