基于Transformer结构的Adapter优化方案分享

基于Transformer结构的Adapter优化方案分享

最近在尝试用Adapter微调LLM时踩了不少坑，今天来分享一下我的实践过程。

问题背景

原本想用LoRA进行微调，但发现显存占用仍然较高。于是尝试了Adapter结构，效果确实不错。

实现方案

使用HuggingFace Transformers库配合peft库实现：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType

# 加载模型和分词器
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 配置Adapter参数
peft_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["query", "value"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    task_type="SEQ_CLS"
)

# 应用Adapter
model = get_peft_model(model, peft_config)
model.print_trainable_parameters()

注意事项

• 模型结构要匹配，否则会报错
• Adapter的r值不要设太大，否则影响训练效率
• 一定要先验证模型结构是否支持

总结

Adapter方案确实比LoRA更轻量，值得尝试。