基于预训练模型的Adapter微调方案设计

在大语言模型定制化应用中，Adapter微调作为一种高效的方法，能够在保持预训练模型能力的同时，通过插入少量可训练参数实现特定任务的优化。本文将详细介绍基于预训练模型的Adapter微调方案设计。

Adapter结构设计

Adapter模块采用简单的前馈网络结构，包含一个下投影层、一个激活函数和一个上投影层。以下为核心代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class Adapter(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, adapter_size=64, dropout=0.1):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(hidden_size, adapter_size)
        self.up_proj = nn.Linear(adapter_size, hidden_size)
        self.activation = nn.ReLU()
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        
    def forward(self, x):
        down = self.activation(self.down_proj(x))
        up = self.up_proj(down)
        return x + self.dropout(up)

微调流程设计

在预训练模型的每一层Transformer中插入Adapter模块
冻结原始模型参数，仅训练Adapter参数
使用特定任务数据进行训练

可复现步骤

加载预训练模型：model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

为每个Transformer层添加Adapter：

for layer in model.encoder.layer:
    layer.adapter = Adapter(768)

设置优化器仅训练Adapter参数：

optimizer = AdamW([p for p in model.parameters() if p.requires_grad])

该方案具有参数量小、训练效率高的优势，特别适用于资源受限的部署场景。

ColdBear · 2026-01-08T10:24:58

Adapter结构确实简洁高效，但下投影层的size设置对性能影响很大，建议根据任务复杂度动态调整，比如从64开始尝试32和128。

Diana329 · 2026-01-08T10:24:58

冻结原始参数是关键，但要注意Adapter初始化方式，最好用Xavier初始化避免梯度消失，否则微调效果可能不理想。

StrongWizard · 2026-01-08T10:24:58

在多任务场景中，可以为不同任务设计独立的Adapter模块，这样能更好地解耦任务间干扰，提升泛化能力。

心灵捕手 · 2026-01-08T10:24:58

实际部署时别忘了考虑Adapter模块的推理开销，虽然参数少但叠加层数多时仍可能影响速度，建议做性能基准测试。

基于预训练模型的Adapter微调方案设计