基于Transformer结构的Adapter优化实践

基于Transformer结构的Adapter优化实践

在大语言模型微调领域，Adapter作为一种轻量级的参数高效微调方法，正在被广泛采用。本文将详细介绍如何在Transformer架构中实现Adapter优化。

Adapter原理与优势

Adapter模块通过在Transformer层间插入小型神经网络模块来实现微调，相比全参数微调，其参数量可减少99%以上，同时保持良好的性能表现。

实现方案

基于Hugging Face Transformers库，我们采用以下实现方式：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
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 x + self.up_proj(self.activation(self.down_proj(x)))

# 在Transformer层中集成Adapter
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
for layer in model.encoder.layer:
    layer.output.adapter = AdapterLayer(768)
    layer.attention.output.adapter = AdapterLayer(768)

可复现步骤

1. 安装依赖：pip install transformers torch
2. 加载预训练模型
3. 构建Adapter模块并插入到Transformer层
4. 配置训练参数，进行微调

通过该方案，可在保持模型性能的同时大幅降低计算资源消耗。