Adapter Tuning：高效NLP迁移学习方法

引言

随着自然语言处理（NLP）领域的发展，预训练语言模型（如BERT、GPT等）已成为解决各种NLP任务的重要工具。然而，这些大模型在针对特定任务进行微调时，通常需要大量的计算资源和时间。为了克服这一挑战，研究者们提出了多种参数高效的迁移学习方法，其中Adapter Tuning因其高效性和良好的性能表现而备受关注。本文将基于论文《Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP》详细介绍Adapter Tuning的思路、优缺点及其应用。

Adapter Tuning的思路

Adapter Tuning的核心思想是在预训练模型的特定层中插入轻量级的适配器（Adapter）模块，通过调整这些模块的参数来适应新的任务，而保持预训练模型的大部分参数不变。这种方法不仅减少了需要调整的参数数量，还保留了预训练模型中的大部分知识，从而实现了高效的迁移学习。

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具体来说，Adapter模块通常被添加到Transformer模型中的两个全连接层之后。这些模块包含一组可训练的参数，如线性层和非线性层，用于对预训练模型的输出进行微调。在训练过程中，预训练模型的参数被冻结，而Adapter模块的参数则通过反向传播进行更新。通过这种方式，Adapter Tuning能够在不改变预训练模型整体结构的情况下，实现对新任务的快速适应。

Adapter Tuning 特点

Adapter Tuning的优点