大语言模型原理与工程实践：适配器微调

大语言模型原理与工程实践：适配器微调

1. 背景介绍

1.1 大语言模型的兴起

近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(NLP)领域掀起了一场革命。这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,展现出了令人惊叹的语言理解和生成能力。从GPT-3到ChatGPT,LLMs不断刷新着人们对人工智能的认知。然而,尽管取得了巨大进展,LLMs仍面临着一些挑战,例如:

• 参数量庞大,推理成本高昂
• 缺乏可解释性和可控性
• 存在偏见和不当行为

为了应对这些挑战,适配器(Adapter)微调技术应运而生。

1.2 适配器微调的优势

适配器微调是一种高效的LLM微调方法,它通过在预训练模型中插入小型适配器模块,仅微调这些模块的参数,从而实现对下游任务的高效迁移。相比传统的全模型微调,适配器微调具有以下优势:

• 参数高效:适配器模块参数量远小于预训练模型,节省计算资源
• 任务分离:不同任务使用不同适配器,避免了相互干扰
• 可组合性:可将多个适配器级联,实现多任务迁移
• 可解释性:适配器参数可视化,有助于理解模型行为

2. 核心概念与联系

2.1 预训练与微调

预训练(Pre-training)和微调(Fine-tuning)是LLM中的两个关键概念。预训练是在大规模无标注语料上进行自监督学习,获取通用语言知识;微调则是在特定任务数据上进行监督学习,将通用知识迁移到目标任务。

传统微调方法是对整个预训练模型进行端到端的全参数微调,这种方式虽然简单有效,但存在一些缺陷:

• 参数冗余:只需少量参数调整即可完成任务迁移
• 灾难性遗忘:新任务会破坏之前任务的知