Adapter微调经验分享：如何避免模型参数冲突问题

在LLM微调工程化实践中，Adapter微调方案因其参数效率高、部署灵活而备受青睐。本文分享如何避免模型参数冲突问题。

Adapter微调核心原理

Adapter微调通过在预训练层间插入可学习的低秩矩阵来实现，其结构为：输入 → 预训练层 → Adapter(低秩矩阵) → 输出。

参数冲突规避方案

1. 权重初始化策略

import torch
import torch.nn as nn

class Adapter(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, r=8):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(d_model, r)
        self.up_proj = nn.Linear(r, d_model)
        # 关键：小值初始化
        nn.init.normal_(self.down_proj.weight, std=0.001)
        nn.init.zeros_(self.up_proj.weight)

2. 梯度隔离机制

class AdapterLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, r=8):
        super().__init__()
        self.adapter = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, r),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(r, d_model)
        )
        # 固定预训练参数
        for param in self.parameters():
            param.requires_grad = True

3. 多Adapter协同方案

当使用多个Adapter时，通过权重衰减和学习率调度避免冲突：

optimizer = torch.optim.AdamW([
    {'params': adapter1.parameters(), 'lr': 1e-4},
    {'params': adapter2.parameters(), 'lr': 1e-4},
], weight_decay=0.01)

通过上述方法，可在保持模型性能的同时有效避免参数冲突问题。