1.Adapter Tuning

1.背景

        2019年谷歌的研究人员首次在论文《Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP》提出针对 BERT 的 PEFT微调方式，拉开了 PEFT 研究的序幕。他们指出，在面对特定的下游任务时，如果进行 Full-Fintuning（即预训练模型中的所有参数都进行微调），太过低效；而如果采用固定预训练模型的某些层，只微调接近下游任务的那几层参数，又难以达到较好的效果。

2.技术原理

        于是他们设计了如下图所示的 Adapter 结构，将其嵌入 Transformer 的结构里面，在训练时，固定住原来预训练模型的参数不变，只对新增的 Adapter 结构进行微调。同时为了保证训练的高效性（也就是尽可能少的引入更多参数），他们将 Adapter 设计为这样的结构：

        在预训练模型每一层(或某些层)中添加 Adapter 模块(如上图左侧结构所示)，微调时冻结预训练模型主体，由 Adapter 模块学习特定下游任务的知识。

        每个 Adapter 模块由两个前馈（Feedforward）子层组成，第一个前馈（down-project）子层将 Transformer 块的输出作为输入，将原始输入维度 d（高维特征） 投影到 m（低维特征），通过控制 m 的大小来限制 Adapter 模块的参数量，通常情况下 m<<d。中间通过一个非线形层。

        在输出阶段，通过第二个前馈（up-project）子层还原输入维度，将 m （低维特征）重新投影到 d（原来的高维特征），作为 Adapter 模块的输出(如上图右侧结构)。同时，通过一个skip connection来将Adapter的输入重新加到最终的输出中去，这样可以保证，即便 Adapter 一开始的参数初始化接近0，Adapter也由于skip connection的设置而接近于一个恒等映射，从而确保训练的有效性。

        通过添加 Adapter 模块来产生一个易于扩展的下游模型，每当出现新的下游任务，通过添加 Adapter 模块来避免全模型微调与灾难性遗忘的问题。Adapter 方法不需要微调预训练模型的全部参数，通过引入少量针对特定任务的参数，来存储有关该任务的知识，降低对模型微调的算力要求。

        通过实验发现，只训练少量参数的Adapter方法的效果可以媲美全量微调，这也验证了Adapter是一种高效的参数训练方法，可以快速将语言模型的能力迁移到下游任务中去。同时，可以看到，Adapter 最佳的中间层特征维度m视数据集的大小而异，如：MINI数据集为256，最小的RTE数据集为8。如果始终将维度限制在64，将导致平均准确率略微下降。        

        从实验结果来看，该方法能够在只额外对增加的 3.6% 参数规模（相比原来预训练模型的参数量）的情况下取得和Full-Finetuning 接近的效果（GLUE指标在0.4%以内）。

2. AdapterFusion

1.背景

        为了整合来自多个任务的知识，并且避免模型遗忘之前任务学到的知识。想要把来自多个任务的知识结合起来，是否可以考虑把多个任务的Adapter的参数结合起来？基于此，作者提出了 AdapterFusion，这是一种新的两阶段学习算法，可以利用来自多个任务的知识。        

        2020 年，Pfeiffer J 等人对 Adapter 进行改进，提出了AdapterFusion 算法，用以实现多个 Adapter 模块间的最大化任务迁移《AdapterFusion: Non-Destructive Task Composition for Transfer Learning》https://arxiv.org/abs/2005.00247。

2.技术原理

        其模型结构如下图所示：

AdapterFusion 将学习过程分为两个阶段：

        1.知识提取阶段：训练 Adapter 模块学习下游任务的特定知识，将知识封装在 Adapter 模块参数中。

        2.知识组合阶段：将预训练模型参数与特定于任务的 Adapter 参数固定，引入新参数学习组合多个 Adapter 中的知识，提高模型在目标任务中的表现。

在知识提取阶段有两种训练方式：

        1.Single-Task Adapters(ST-A)：对于N个任务，模型都分别独立进行优化，各个任务之间互不干扰，互不影响。

        2.Multi-Task Adapters(MT-A)：N个任务通过多任务学习的方式，进行联合优化。

        在知识组合阶段阶段，为了避免通过引入特定任务参数而带来的灾难性遗忘问题，AdapterFusion提出了一个共享多任务信息的结构。对于 N 的不同的下游任务训练 N 个 Adapter 模块，使用 AdapterFusion 组合 N 个适配器中的知识，将预训练参数 Θ 和全部的 Adapter 参数 Φ 固定，引入新的参数 Ψ，使用 N 个下游任务的数据集训练，让 AdapterFusion 学习如何组合 N 个适配器解决特定任务。

        AdapterFusion具体结构就是一个Attention，参数 Ψ 在每一层中包含 Key、Value 和 Query。它的query是transformer每个子模块的输出结果，它的key跟value则是N个任务的adapter的输出。通过AdapterFusion，模型可以为不同的任务对应的adapter分配不同的权重，聚合N个任务的信息，从而为特定任务输出更合适的结果。

        在给定的上下文中，AdapterFusion 学习经过训练的适配器的参数混合，根据给定的输入识别和激活最有用的适配器。通过将适配器的训练分为知识提取和知识组合两部分，解决了灾难性遗忘、任务间干扰和训练不稳定的问题。Adapter 模块的添加也导致模型整体参数量的增加，降低了模型推理时的性能。

        Adapter Fusion 在 Adapter 的基础上进行优化，通过将学习过程分为两阶段来提升下游任务表现。作者对全模型微调(Full)、Adapter、AdapterFusion 三种方法在各个数据集上进行和对比试验。AdapterFusion 在大多数情况下性能优于全模型微调和 Adapter，特别在 MRPC(相似性和释义任务数据集)与 RTE(识别文本蕴含数据集)中性能显著优于另外两种方法。

        通过将适配器的训练分为知识提取和知识组合两部分，解决了灾难性遗忘、任务间干扰和训练不稳定的问题。但是，Adapter模块的添加也导致模型整体参数量的增加，降低了模型推理时的性能。

3.AdapterDrop

1.背景

        Adapter的计算效率与全量微调相比，Adapter在训练时快60%，但是在推理时慢4%-6%。基于此，作者提出了AdapterDrop方法缓解该问题。

2.技术原理

        AdapterDrop（论文：AdapterDrop: On the Efficiency of Adapters in Transformers），在不影响任务性能的情况下，对Adapter动态高效的移除，尽可能的减少模型的参数量，提高模型在反向传播（训练）和正向传播（推理）时的效率。

        实验表明，从较低的 Transformer 层中删除Adapter可以显着提高多任务设置中的推理速度。 例如，将前五个Transformer层中的Adapter丢弃，在对 8 个任务进行推理时，速度提高了 39%。并且即使有多个丢弃层，AdapterDrop 也能保持良好的结果。 

        除此之外，作者还研究了对 AdapterFusion中的Adapter进行剪枝后的效果。

        通过实验表明可以移除 AdapterFusion 中的大多数Adapter而不影响任务性能。使用剩余的两个Adapter，实现了与具有八个Adapter的完整 AdapterFusion 模型相当的结果，并将推理速度提高了 68%。 因此，作者建议在实际部署这些模型之前执行 AdaperFusion 剪枝。 这是一种简单而有效的技术，即使在完全保持性能的情况下也能实现效率提升。

        总之，AdapterDrop 通过从较低的 Transformer 层删除可变数量的Adaper来提升推理速度。 当对多个任务执行推理时，动态地减少了运行时的计算开销，并在很大程度上保持了任务性能。