Adapter模块与主干网络融合方法研究

在大语言模型微调工程化实践中，Adapter模块与主干网络的融合是提升模型适应性的关键环节。本文将深入探讨两种主流融合方法：参数高效微调的Adapter模块设计与主干网络的集成方式。

Adapter模块设计

Adapter模块通常以轻量级全连接网络形式存在，通过在Transformer层间插入低秩矩阵来实现参数高效微调。核心代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

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):
        down = self.down_proj(x)
        down = self.activation(down)
        up = self.up_proj(down)
        return up

融合方法对比

方法一：层间插入法 - 在每个Transformer层的前馈网络中插入Adapter模块，实现细粒度控制； 方法二：分层融合法 - 将Adapter模块集中部署在特定层（如最后3层），减少计算开销。

实践建议

1. 采用LoRA+Adapter混合策略，降低参数量
2. 根据任务复杂度调整Adapter维度
3. 在推理阶段可选择性关闭Adapter模块以提升效率

此方案在多个下游任务中验证有效，显著提升了模型微调效率与效果。