多任务Adapter的资源分配优化

多任务Adapter的资源分配优化

在多任务学习场景下，如何合理分配Adapter资源是提升模型效率的关键。本文将介绍一种基于任务相关性分析的资源分配策略。

核心思路

通过计算不同任务间的相似度矩阵，动态调整各Adapter的参数规模。对于高度相关的任务分配更多资源，低相关任务分配较少资源。

实现步骤

1. 构建任务相似度矩阵：使用任务特征向量计算余弦相似度

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设task_features是各任务的特征向量
similarity_matrix = cosine_similarity(task_features)

2. 动态资源分配：根据相似度分配Adapter参数量

# 根据相似度计算资源分配比例
resource_allocation = np.array([1.0, 0.8, 0.6, 0.4])
# 调整各Adapter的参数维度
adapter_sizes = [int(768 * ratio) for ratio in resource_allocation]

3. 训练时动态加载：仅加载分配资源的Adapter模块

# 在训练循环中动态加载
for task_id, adapter in enumerate(adapters):
    if task_id in active_tasks:
        adapter.train()
    else:
        adapter.eval()

这种方案有效平衡了多任务性能与计算资源消耗，适合实际工程部署。