LoRa ：大模型轻量级微调

深入解析主流的模型调优方法：从Adapter Tuning到P-tuning v2

在自然语言处理和其他深度学习领域，模型调优是提高预训练模型适应特定任务性能的关键步骤。随着技术的发展，多种高效的调优方法相继被提出。本文将详细介绍从2019年至2022年间提出的几种主流调优技术，包括Adapter Tuning、LORA、Prefix-Tuning、Prompt Tuning和P-tuning v2，并提供对每种方法的详解和应用场景分析。

Adapter Tuning（适配器调优）

• 提出者：Houlsby N等人，2019年
• 核心思想：在预训练模型的每个层中插入一个小的神经网络模块，称为"适配器"，仅训练这些适配器而保持原始模型参数不变。
• 优点：允许用户在不重新训练整个模型的情况下，通过训练少量参数快速适应新任务。
• 应用场景：适用于资源受限的情况，需要快速迁移学习到新任务。

LORA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）

• 提出者：微软，2021年
• 核心思想：通过修改网络权重矩阵的低秩分解，而非直接修改权重本身，从而实现对预训练模型的调优。
• 优点：有效控制调优过程中参数的增长，减少了调优所需的存储和计算资源。
• 应用场景：适用于需要在保持模型复杂度较低的同时，调整大规模模型的任务。

Prefix-Tuning（前缀调优）

• 提出者：斯坦福大学，2021年
• 核心思想：通过在模型输入前添加一小段可训练的前缀（一系列虚拟的嵌入向量），来引导模型生成特定的响应。
• 优点：不修改原始模型结构，只通过前缀引入新的上下文信息，使得模型调整更加灵活。
• 应用场景：特别适合于生成任务，如文本生成和风格转换。

Prompt Tuning（提示调优）

• 提出者：谷歌，2021年
• 核心思想：通过设计特定的输入提示（Prompt），激发模型在特定任务上的潜力，只调整少量与提示相关的参数。
• 优点：极大地减少了调优所需的计算资源，同时保持或提高任务性能。
• 应用场景：适用于各类分类和生成任务，尤其是在知识丰富且需要理解复杂提示的应用中表现出色。

P-tuning v2（2022年清华提出）

• 提出者：清华大学，2022年
• 核心思想：这是P-tuning方法的进一步迭代，通过优化模型使用的提示结构和参数化方式，提高模型调优的效率和效果。
• 优点：更加精细的控制提示的生成和应用，提高了模型在特定任务上的表现和适应性。
• 应用场景：适合于需要高精度和高效率调优的场景，包括但不限于文本分类、情感分析等。

结论

随着预训练模型的广泛应用，各种模
型调优技术的发展为模型的快速适应和优化提供了多样化的选择。从Adapter Tuning到P-tuning v2，每种方法都有其独特的优势和适用场景。理解这些方法的核心原理和应用领域，将帮助研究人员和开发者更有效地利用这些技术，推动AI技术的实际应用和发展。