适配器微调(Adapter-tuning)是一种针对预训练模型的新型微调方法,它相较于传统的微调方式,在多个方面都展现出了显著的优势。以下是一些需要适配器微调的典型场景: 保留预训练模型的知识 📚 在传统的微调方法中,整个模型的参数都会被更新。然而,在某些任务和应用中,我们可能希望保留预训练模型的知识,而只对特定任务...
我们来看在LoRA出现前,两种主流的局部微调办法:Adapter Tuning与Prefix Tuning。这也是LoRA的原始论文中,重点比对的两种微调方式。 2.1 Adapter Tuning Adapter Tuning的方法有很多种,这里我们举出Houlsby et al. ,2019提出的方法,这也是LoRA论文中提及这项技术时所引用的第一篇文章。图例中的左边是一层Transformer Layer...
适配器微调(Adapter Tuning)是一种高效的模型调整方法,旨在通过仅修改模型的一小部分参数,来适应新的任务或领域。这种方法在保持预训练模型大部分知识不变的同时,能够显著提升模型在新任务上的性能。 技术原理 在MMS模型中,适配器微调通过在模型的中间层引入轻量级的适配器模块来实现。这些适配器模块包含输入层、输出层...
Figure 1:针对Adapter调整和微调,在准确性和经过训练的特定任务参数数量之间进行权衡。 2、核心思想 feature-based transfer vs adapter-based tuning: 3、讨论 Figure 6:左、中:从连续层跨度中剔除训练有素的Adapter。 1、删除单个层的Adapter对性能的影响很小。 2、下层(FP的前面几层)的Adapter对性能的影响较小...
这促使研究者们在 TransRec 中探索基于适配器 (Adapter) 的高效微调范式 (Adapter tuning, AdaT) 。AdaT 与传统 FTA 的比较如下图所示,AdaT 仅仅微调新插入的适配器和对应的 layer-normalization 层: 适配器是一种在 NLP 和 CV 中广泛采用的参...
这促使研究者们在 TransRec 中探索基于适配器 (Adapter) 的高效微调范式 (Adapter tuning, AdaT) 。AdaT 与传统 FTA 的比较如下图所示,AdaT 仅仅微调新插入的适配器和对应的 layer-normalization 层: 适配器是一种在 NLP 和 CV 中广泛采用的参数高效方法用于解决高效迁移大规模基础模型,然而在当前 TransRec 范式...
这促使研究者们在 TransRec 中探索基于适配器 (Adapter) 的高效微调范式 (Adapter tuning, AdaT) 。AdaT 与传统 FTA 的比较如下图所示,AdaT 仅仅微调新插入的适配器和对应的 layer-normalization 层: 适配器是一种在 NLP 和 CV 中广泛采用的参数高效方法用于解决高效迁移大规模基础模型,然而在当前 TransRec 范式...
这促使研究者们在 TransRec 中探索基于适配器 (Adapter) 的高效微调范式 (Adapter tuning, AdaT) 。AdaT 与传统 FTA 的比较如下图所示,AdaT 仅仅微调新插入的适配器和对应的 layer-normalization 层: 适配器是一种在 NLP 和 CV 中广泛采用的参数高效方法用于解决高效迁移大规模基础模型,然而在当前 TransRec 范式...
,数据所有者在仿真器的协助下对适配器进行下游数据的微调。...如上图所示,Offsite-Tuning的流程如下:模型所有者向数据所有者发送一个适配器(adapter)和一个仿真器(emulator)数据所有者在仿真器的帮助下,利用下游数据在适配器上进行微调...其中,适配器用于使用少量参数对任务特定的知识进行编码,而压缩仿真器模拟完整...
然而,完全微调策略存在计算与存储耗费过高的问题。最近的研究侧重于参数高效的模型迁移,其理念是冻结大部分预训练参数,只更新或引入一小部分的特定任务参数进行微调。目前主流的参数高效微调方法包括提示微调(Prompt Tuning)、视觉适配器(Visual Adapter)和线性特征调制(Linear Feature Modulation)等。