大语言模型LLM微调技术深度解析：Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用（LLM系列08）

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大语言模型LLM微调技术深度解析：Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用（LLM系列08）

大语言模型LLM微调技术深度解析：Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用（LLM系列08）

随着诸如GPT-3、BERT等大型语言模型在自然语言处理（NLP）领域的崛起，其广泛的适用性和优秀的泛化能力已经得到了充分证明。然而，为了将这些预训练模型应用于特定任务，对其进行微调成为了不可或缺的关键环节。本文介绍Fine-tuning、Adapter-Tuning和Prompt Tuning三种核心微调策略的工作原理、执行步骤、具体流程以及在实际应用场景中的对比。

Fine-tuning

Fine-tuning，又称全面微调，是基于预训练模型进行进一步训练以适应特定任务的基本方法。以下是详细的步骤：

预训练模型加载：首先，从存储库中加载预训练好的LLM模型权重，并将其初始化至待微调的模型结构中。
任务数据准备：针对目标NLP任务收集并清洗相关数据，进行必要的预处理，例如分词、填充、标记化等操作。
模型结构调整：根据任务特点，可能需要添加分类头、序列标注层或其他特定结构，以适配特定任务的输出形式。
微调训练迭代：利用目标数据集，在保持大部分预训练参数的基础上，通过梯度下降算法更新所有参数。此阶段会降低学习率以防止过度扰动预训练模型学到的通用语言知识，并采用正则化等策略减少过拟合风险。
验证与调优：在独立的验证集上评估微调后模型的性能，根据需要进行超参数调优、早停策略或模型集成等技术提高泛化性能。

Fine-tuning虽能充分利用预训练模型的知识迁移能力，有效提升各类NLP任务的表现，但也存在一些挑战。比如，当任务数据有限时容易出现过拟合，且大量参数的更新会导致较高的计算成本和存储开销。

Fine-tuning涉及整个模型的调整，以下是一个使用Hugging Face Transformers库进行文本分类任务Fine-tuning的基本Python代码示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer

# 加载预训练模型与分词器
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

# 准备训练数据
train_dataset = ... # 假设已准备好训练数据集
eval_dataset = ... # 同理，准备验证数据集

# 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
)

# 创建Trainer并开始微调
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

Adapter-Tuning

Adapter-Tuning作为一种更轻量级的微调方式，旨在解决上述问题。该方法在模型内部插入少量可训练的Adapter模块，而非修改所有参数。具体实施步骤如下：

Adapter模块插入：在预训练模型的隐藏层之间插入一系列具有固定结构的轻量级Adapter层，这些Adapter通常由几个全连接层构成，具有远小于主体模型的参数数量。
冻结主模型参数：在训练过程中，保持预训练模型的所有参数不变，仅对Adapter模块进行训练。
Adapter训练与评估：通过任务数据集训练Adapter模块，让它们捕捉到任务特有的模式和规律，同时不影响主模型中蕴含的通用语言理解能力。

Adapter-Tuning特别适合在多任务学习场景下应用，因为每个任务可以拥有独立的Adapter，这样就可以在一个共享主模型上实现多种任务的学习和推理，大大减少了资源消耗。

Adapter-Tuning则是只训练插入模型内部的小型Adapter模块。下面是一个使用AdapterHub库实现Adapter微调的例子：

from transformers import BertModel, BertTokenizer
from adapterhub.adapter_config import AdapterConfig
from adapters.transformers import TransformerAdapter

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 创建并插入Adapter
adapter_config = AdapterConfig.load("pfeiffer")  # 选用Pfeiffer Adapter配置
adapter = TransformerAdapter(config=adapter_config, name="task_adapter")
model.add_adapter(adapter.name)

# 训练Adapter
# 在此处假设有一个训练循环，仅更新adapter.parameters()而不是model.parameters()

# 使用Adapter进行推理时，需要指定使用的Adapter
outputs = model(**inputs, adapter_names=["task_adapter"])

Prompt Tuning

Prompt Tuning聚焦于如何通过设计和优化提示（Prompts）来指导模型生成特定类型的答案或行为。其流程包括：

构建可学习提示：在模型输入部分设计动态的提示模板，其中包含一部分作为可训练参数的“提示tokens”。
优化提示参数：在保留主模型参数不动的前提下，仅对这部分提示参数进行梯度更新训练。
实践与评估：通过在各种任务上下文环境中插入精心设计的提示，使得模型在未经大规模改动的情况下，就能根据上下文给出针对性的响应。

Prompt Tuning在保持模型简洁性和扩展性的同时，大幅降低了对模型参数的改动程度，尤其在文本生成、问答系统、情感分析等场景中，展现了突出的应用效果。

Prompt Tuning通过优化提示tokens引导模型输出。例如，对于情感分析任务，一个简单的prompt提示词可能如下：

"这部电影非常__，我强烈推荐。 [MASK]"

在此，[MASK]位置将会被替换为不同的情感标签候选词如“好”或“差”，然后模型根据上下文预测最合适的填充值。在实践中，Prompt Tuning会将这些提示词的位置替换成可学习的向量，例如：

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

# 初始化模型和tokenizer
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-base")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-base")

# 添加可学习的Prompt Tokens
prompt_tokens = ["<extra_id_0>", "<extra_id_1>"]  # 假设这些是为情感分析任务创建的新令牌
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer) + len(prompt_tokens))

# 进行训练，只更新与prompt tokens相关的参数

策略对比与应用场景

综合考量，Fine-tuning适用于数据资源丰富、计算资源充足的场景，可以最大程度地挖掘模型潜能；Adapter-Tuning在节约资源、实现多任务并行处理上有显著优势，适合于资源有限但需处理多任务的情况；而Prompt Tuning因其参数效率高和模型简洁性，更适合快速适应新任务和轻量化部署场景。

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