Adapter层网络结构优化方案分享

Adapter层网络结构优化方案分享

在大语言模型微调实践中，Adapter作为一种轻量级微调方法备受关注。本文将分享几种有效的Adapter层网络结构优化方案。

1. 基础Adapter结构

class Adapter(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 x + self.up_proj(self.activation(self.down_proj(x)))

2. 混合Adapter优化

通过在Transformer层中插入多个Adapter模块：

# 在每个Transformer层添加Adapter
for layer in model.transformer.layers:
    layer.attn_adapter = Adapter(hidden_size)
    layer.mlp_adapter = Adapter(hidden_size)

3. 可学习Adapter权重

使用可学习的门控机制：

self.gate = nn.Parameter(torch.ones(1))
# 在forward中使用：output = x + self.gate * adapter_output

4. 实验配置

• 模型：Llama-7B
• 数据集：SQuAD v2.0
• 批次大小：32
• 学习率：1e-4
• 微调轮数：3轮

通过以上优化，Adapter微调在保持模型性能的同时显著降低了计算开销，适合资源受限场景。