多任务Adapter的模型验证体系

多任务Adapter的模型验证体系

在LLM微调工程化实践中，构建可靠的多任务Adapter验证体系是确保模型泛化能力的关键环节。本文将分享一套可复现的验证框架。

验证架构设计

# 任务配置文件 tasks.yaml
adapter_tasks:
  - name: sentiment_analysis
    data_path: ./data/sentiment
    metrics: [accuracy, f1]
  - name: question_answering
    data_path: ./data/qna
    metrics: [exact_match, f1]

核心验证流程

1. 任务隔离验证：为每个任务独立训练Adapter，使用交叉验证评估。
2. 迁移能力测试：在预训练模型上微调多个Adapter后，测试跨任务性能。
3. 消融实验：通过禁用特定Adapter组件，量化其对整体性能的贡献。

代码实现示例

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification

class MultiTaskValidator:
    def __init__(self, model_path):
        self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
        
    def validate_task(self, task_name, data_loader):
        # 验证单任务性能
        outputs = self.model(**data_loader)
        return self.compute_metrics(outputs, data_loader.labels)
        
    def cross_task_eval(self, task_list):
        # 跨任务验证
        results = {}
        for task in task_list:
            results[task] = self.validate_task(task, self.get_data_loader(task))
        return results

验证指标体系

• 准确率：基础分类任务
• F1分数：平衡精确率与召回率
• 跨任务迁移率：衡量Adapter泛化能力

通过这套验证体系，能够有效评估多任务Adapter的稳定性和实用性。