Adapter网络深度对模型表现的影响研究

踩坑记录

最近在LLM微调项目中尝试了不同深度的Adapter网络，结果让人失望。按照常规思路，以为增加Adapter层数能提升性能，结果却发现适得其反。

实验设置

使用LoRA微调框架，针对情感分析任务进行实验。代码复现路径：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 基础模型
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Adapter网络实现
class Adapter(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size=768, 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 x + self.up_proj(self.activation(self.down_proj(x)))

# 测试不同深度的Adapter
for depth in [1, 2, 3, 4]:
    # 在BERT每层插入对应数量的Adapter
    model.bert.encoder.layer = nn.ModuleList([
        BertLayerWithAdapter(
            config=config,
            adapter_depth=depth
        ) for _ in range(12)
    ])

实验结果

• 1层Adapter: 82.3%准确率
• 2层Adapter: 81.7%准确率
• 3层Adapter: 80.9%准确率
• 4层Adapter: 81.2%准确率

踩坑总结

1. 增加Adapter层数导致梯度消失问题加剧
2. 过深的Adapter网络训练不稳定，收敛困难
3. 模型表现反而下降，建议控制在1-2层为宜

复现建议

建议使用更轻量化的Adapter结构，避免过深网络设计。对于推理效率考虑，建议将Adapter深度控制在2层以内。