Adapter层网络结构优化方案实践

在大语言模型微调实践中，Adapter层网络结构优化已成为提升效率的关键方案。相比LoRA，Adapter通过在预训练模型中插入可学习的低秩矩阵来实现参数高效微调。

核心优化策略

1. 结构设计：采用两层全连接结构，输入维度为768，中间维度设为32，输出维度仍为768

import torch
import torch.nn as nn

class AdapterLayer(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size=768, adapter_size=32):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(hidden_size, adapter_size)
        self.up_proj = nn.Linear(adapter_size, hidden_size)
        self.act_fn = nn.GELU()
        
    def forward(self, x):
        return x + self.up_proj(self.act_fn(self.down_proj(x)))

2. 参数初始化：使用Xavier初始化，并对down_proj权重进行正则化
3. 训练策略：冻结预训练模型权重，仅优化Adapter层参数

复现步骤

1. 加载预训练模型
2. 为每层Transformer块添加Adapter层
3. 设置学习率（建议5e-4）
4. 使用AdamW优化器训练

该方案相比LoRA在保持精度的同时，具有更简单的结构和更快的推理速度。