Adapter: 高效NLP迁移学习

今天轻松一点，看个简单高效的trick。也是咱们在昨天的DCCL: 推荐系统的端+云联动学习挖的坑。

目前，NLP中主流的方式是预训练+微调，当然，有大宗师级别的资源强者可以玩GPT-3这样子的大模型号称可以摆脱微调，但毕竟王谢堂前燕，难入寻常百姓家。大模型难以实用。

Overall

NLP的迁移学习有两种，第一种是feature-based的transfer，主要代表是word2vec，即将训练好的embedding复用到其他模型中。第二种则是微调，即将预训练的整个模型都搬运过来，然后在具体的下游目标上进行调整，主要代表就是Bert。

Bert以及相关的类似模型在微调的时候比较耗时间，如果只微调较少的参数，导致效果不好。微调较多的参数，又会耗时。所以如果在资源较少的设备上，大模型的微调形同虚设。

Adapter

Adapter提供了一个非常高效的技巧，那就是在微调的时候，不改变已有的参数，而是新加一些参数，调整这部分参数从而达到微调的效果。

怎么样新加参数呢？如下图所示，左图是正常的Transformer的block，可以看到，在Multi-head attention和2层FFN层后都加了一个adapter。而adapter的结构如右图所示。

adapter结构中，有这样几个特点：

  • 残差连接，这样，在刚开始的时候，用较小的参数初始化这个adapter，使得它的输出接近identity输出，可以保证在刚开始的时候模型依旧表现很好。这点其实跟ResNet加深层次的思路一样。
  • down-project & up-project，这个是为了减少adapter的参数量。

实验结果

如下图所示，可以看到，用了adapter后，可以在调整小部分参数的时候，就能达到较好的效果。

参考文献

  • [1]. Houlsby, N., Giurgiu, A., Jastrzebski, S., Morrone, B., De Laroussilhe, Q., Gesmundo, A., ... & Gelly, S. (2019, May). Parameter-efficient transfer learning for NLP. In International Conference on Machine Learning (pp. 2790-2799). PMLR.
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