解锁大模型力量：MAM Adapter和UniPELT微调技术详解

人工智能

2023-08-04 00:37:47

迈向大模型时代的微调捷径：解锁大模型潜力的指南

大模型革命：令人惊叹的潜力和高昂的成本

大模型凭借其在图像生成、自然语言处理等领域的非凡成就，正在以前所未有的速度重塑我们的世界。然而，这些模型的训练通常需要庞大的数据和计算资源，对于大多数人来说，全面微调它们是不切实际的。

微调的必要性：释放大模型的特定任务能力

为了充分利用大模型的潜力，需要一种方法将它们适应特定任务，而无需从头开始重新训练。微调正是实现这一目标的捷径。通过微调，我们可以利用大模型的底层知识，并在其基础上针对特定任务进行定制，大大缩短训练时间和资源消耗。

参数高效微调技术：突破大模型应用的门槛

参数高效微调技术应运而生，为大模型微调开辟了一条巧妙的捷径。这些技术专注于仅更新大模型中与特定任务相关的一部分参数，同时保持模型主体的稳定性。这不仅降低了微调的计算成本，还使过程更易于管理和控制。

MAM Adapter：巧妙融合参数和任务知识

MAM Adapter（Masked Attention Mechanism Adapter）是一种高效的大模型微调技术，巧妙地将一个可训练的模块（Adapter）添加到大模型中。Adapter负责捕获特定任务相关的知识，而模型的主体参数保持不变。这种设计确保了在保持大模型总体性能的同时，可以有效地针对特定任务进行微调。

import torch

class MAMAdapter(nn.Module):
    def __init__(self, model, task_num):
        super(MAMAdapter, self).__init__()
        self.model = model
        self.adapters = nn.ModuleList([nn.Linear(model.config.hidden_size, model.config.hidden_size) for _ in range(task_num)])

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.model(input_ids, attention_mask)
        for adapter in self.adapters:
            outputs = adapter(outputs)
        return outputs

UniPELT：统一投影，高效适配

UniPELT（Unified Projection for Efficient Language Transfer）是一种多功能的大模型微调技术，通过统一的投影机制将大模型的输出与特定任务的标签关联起来。通过训练此投影机制，我们可以将大模型的知识快速转移到特定任务中，从而实现快速且高效的微调。

import torch
from torch.nn import functional as F

class UniPELT(nn.Module):
    def __init__(self, model, task_num):
        super(UniPELT, self).__init__()
        self.model = model
        self.projectors = nn.ModuleList([nn.Linear(model.config.hidden_size, task_num) for _ in range(task_num)])

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.model(input_ids, attention_mask)
        logits = [F.linear(outputs, projector) for projector in self.projectors]
        return logits