多任务Adapter的模型架构设计

多任务Adapter的模型架构设计

在大语言模型微调实践中，Adapter作为一种轻量级微调方案备受关注。本文将对比分析传统Adapter与多任务Adapter架构，并提供可复现的实现方案。

传统Adapter vs 多任务Adapter

传统Adapter架构：

# 简单Adapter结构
class Adapter(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 self.up_proj(self.activation(self.down_proj(x)))

多任务Adapter架构： 通过为不同任务分配独立的Adapter模块，实现任务间参数解耦。

实现方案

# 多任务Adapter设计
class MultiTaskAdapter(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, num_tasks, adapter_size=64):
        super().__init__()
        self.adapters = nn.ModuleList([
            nn.Sequential(
                nn.Linear(hidden_size, adapter_size),
                nn.ReLU(),
                nn.Linear(adapter_size, hidden_size)
            ) for _ in range(num_tasks)
        ])
        
    def forward(self, x, task_id):
        return self.adapters[task_id](x)

配置建议

• 适配器维度：64-128
• 任务间共享：仅在需要时共享底层参数
• 训练策略：使用LoRA+Adapter组合方案，提高效率

该架构在保持模型性能的同时，显著降低了存储开销和计算复杂度。