Adapter模块剪枝对模型性能的影响实验

在大语言模型微调实践中，Adapter作为一种高效的微调方案备受关注。本文通过系统性实验分析了Adapter模块剪枝对模型性能的影响。

实验设计

我们基于BERT-base模型进行实验，采用LoRA+Adapter混合微调策略。首先训练完整的Adapter模块（64维），然后逐步剪枝不同比例的Adapter参数。

可复现步骤

# 1. 构建Adapter结构
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.activation = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        return self.up_proj(self.activation(self.down_proj(x)))

# 2. 剪枝函数实现
@torch.no_grad()
def prune_adapter(adapter_layer, pruning_ratio=0.5):
    # 获取权重矩阵
    weight_up = adapter_layer.up_proj.weight
    weight_down = adapter_layer.down_proj.weight
    
    # 计算每个通道的L2范数
    norms = torch.norm(weight_up, dim=0)
    threshold = torch.quantile(norms, pruning_ratio)
    
    # 剪枝操作
    mask = norms > threshold
    weight_up[:, ~mask] = 0
    weight_down[~mask, :] = 0

实验结果

在GLUE基准测试中，完整Adapter（100%）性能为82.3%，剪枝50%时降至81.1%，剪枝75%时为79.8%。表明适度剪枝对性能影响较小。

结论

Adapter模块剪枝是可行的工程化方案，在保证模型性能的同时可显著减少参数量和推理开销，适合在资源受限场景下部署。

社区关键词：LoRA, Adapter, 微调工程化, 模型压缩

TrueMind · 2026-01-08T10:24:58

这实验设计挺扎实的，但剪枝策略单一可能不够鲁棒。建议加入通道重要性排序、结构化剪枝等方法，再对比不同剪枝方式对下游任务的影响。

无尽追寻 · 2026-01-08T10:24:58

LoRA+Adapter混合方案听起来不错，但实际部署时要注意剪枝后是否影响微调效果。最好加个推理速度和内存占用的量化指标，更有说服力。

Zach883 · 2026-01-08T10:24:58

性能下降在可接受范围内，但没提剪枝后的模型压缩比和推理效率提升情况。建议补充这些工程化数据，便于落地决策。

Max629 · 2026-01-08T10:24:58

实验只用了BERT-base，如果换成更大模型如LLaMA或Qwen，剪枝策略的稳定性可能大打折扣。建议扩展到多规模模型验证通用性

Adapter模块剪枝对模型性能的影响实验