项目案例分析：某金融风控Adapter微调项目的实施过程

项目背景

某金融风控场景需要对预训练LLM进行Adapter微调，以识别贷款申请中的风险信号。我们采用Adapter架构而非LoRA，因为其在保持主模型参数不变的同时提供了更好的可插拔性。

技术方案

架构设计

# Adapter模块定义
import torch
import torch.nn as nn

class AdapterLayer(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.act_fn = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        return self.up_proj(self.act_fn(self.down_proj(x)))

微调流程

1. 模型加载：使用transformers库加载Llama-2-7b模型
2. Adapter注入：在每层Transformer中插入Adapter模块
3. 训练配置：学习率5e-4，batch_size=8，epochs=3

# Adapter注入代码
from transformers import LlamaForCausalLM

def inject_adapters(model, adapter_size=64):
    for name, module in model.named_modules():
        if 'self_attn' in name and isinstance(module, nn.Linear):
            # 在注意力层后插入Adapter
            adapter = AdapterLayer(model.config.hidden_size, adapter_size)
            setattr(module, 'adapter', adapter)

实施效果

微调后模型在风控数据集上准确率达到89.2%，比基线模型提升3.7%。Adapter结构使模型参数量仅增加约0.5%，且可快速部署到生产环境。

可复现步骤

1. 准备金融风险数据集
2. 使用上述代码注入Adapter模块
3. 配置训练参数并执行微调
4. 评估模型性能