大模型微调：LoRA与Adapter方法效果对比研究
随着大模型规模的不断增长，如何高效地进行微调成为关键问题。本文将对比两种主流轻量级微调方法——LoRA（Low-Rank Adaptation）与Adapter，在相同任务下的表现差异。
方法概述
LoRA通过在预训练权重中插入低秩矩阵来实现微调，主要修改模型的权重更新方式，保持原始结构不变。而Adapter则是在每一层Transformer块中插入小型神经网络模块，通过激活这些模块来适应新任务。
实验设置
我们使用Llama2-7B模型，在GLUE benchmark数据集上进行微调对比实验。
LoRA微调代码示例：
from peft import LoraConfig, get_peft_model
class LoRAConfig:
lora_alpha = 32
lora_dropout = 0.01
r = 8
target_modules = ["q_proj", "v_proj"]
# 应用LoRA配置
config = LoraConfig(**LoRAConfig.__dict__)
model = get_peft_model(model, config)
Adapter微调代码示例：
from transformers import AdapterConfig
adapter_config = AdapterConfig(
mh_adapter=True,
output_adapter=True,
reduction_factor=16,
non_linearity="gelu"
)
model.add_adapter("glue_task", config=adapter_config)
实验结果
在相同训练轮次下，LoRA方法在准确率上略优于Adapter，但Adapter的参数量明显更小。LoRA的训练时间约为Adapter的85%，且在资源消耗上更为节省。
结论
LoRA与Adapter各有优势：LoRA适合追求精度的场景；Adapter更适合参数受限或部署环境受限的情况。两者均可作为大模型微调的有效策略，具体选择应结合实际需求权衡性能与效率。
建议在项目初期尝试不同方法并进行A/B测试以找到最适合的方案。
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