LoRA、AdaLoRA、Adapter Tuning、Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning、P-Tuning V2、QLoRA、Ladder Side

已于 2025-04-12 13:31:22 修改
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文章标签： 深度学习 人工智能 自然语言处理
于 2023-06-06 00:02:42 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/taoqick/article/details/131058229
本文探讨了多种针对预训练语言模型的微调技术，包括LoRA的低秩矩阵适应，PromptTuning的前缀添加，AdapterTuning的参数高效迁移学习，PrefixTuning的连续提示优化，以及P-Tuning的不同变体。这些方法旨在在保持模型推理效率的同时，提高特定任务的性能，且在参数量增加有限的情况下，能接近全微调的效果。

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PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）快速总结

针对矩阵分解的

  • LoRA：把W=W0+BAW=W_0+BAW=W0​+BA分解，BA的参数量级远低于W
  • AdaLoRA：把LoRA换成SVD分解

针对prompt的

  • PREFIX_TUNING：给prompt增加前缀，前缀用mlp结构来训练，每个任务用相同的前缀
  • PROMPT_TUNING：是PREFIX_TUNING的简化，把mlp简化没了（只要预训练模型够大，难训练的问题就没有），只保留个embedding即可，每个任务用相同的前缀
  • P-Tuning：prefix和prompt都是加前缀，P-Tuning直接对整个Prompt过Encoder，Encoder论文中是lstm或者mlp的结构。P-Tuning要解决的是 [X] is located in [Y], [Y] is the country of [X]之类模版带来的问题
  • P-Tuning V2：只搞prompt还不够，要把Prompt token再给模型多传几层

针对self attention

  • (IA)^3：缩写是Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Inner Activations，方法是把标准的self-attention加一些参数。给标准self-attention的K,V各hadamard product一个参数，给position-wise feed-forward层的结果也hadamard product一个参数。最后相当于对每层Transformer block都hadamard product了三个参数；另外(IA)^3还贡献了unlikelihood loss（discourages the model from predicting tokens from incorrect target sequences，来自于Improving and Simplifying Pattern Exploiting Training这篇paper，实际上就是构造一个错误序列集合，1减去和错误集合匹配的概率，最后拼成一个cross entropy的形式）和length-normalized loss（把长度的因素也评成一个cross entropy的形式）

Adapter Tuning

来自Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP，介绍了adapter结构：首先是一个down-project层将高维度特征映射到低维特征，然后过一个非线形层之后，再用一个up-project结构将低维特征映射回原来的高维特征；同时也设计了skip-connection结构，确保了在最差的情况下能够退化为identity。
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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）

Prefix Tuning

来自Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation，在输入token之前构造一段任务相关的virtual tokens作为Prefix，然后训练的时候只更新Prefix部分的参数，而Transformer中的其他部分参数固定。该方法其实和构造Prompt类似，只是Prompt是人为构造的“显式”的提示,并且无法更新参数，而Prefix则是可以学习的“隐式”的提示。

同时，为了防止直接更新Prefix的参数导致训练不稳定的情况，他们在Prefix层前面加了MLP结构(相当于将Prefix分解为更小维度的Input与MLP的组合后输出的结果)，训练完成后，只保留Prefix的参数。
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Prompt Tuning

来自The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning

该方法可以看作是Prefix Tuning的简化版本，只在输入层加入prompt tokens，并不需要加入MLP进行调整来解决难训练的问题，主要在T5预训练模型上做实验。似乎只要预训练模型足够强大，其他的一切都不是问题。作者也做实验说明随着预训练模型参数量的增加，Prompt Tuning的方法会逼近Fine-tune的结果。
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P-Tuning

下图说的比较明白，和Prefix-Tuning区别在于：

  • Prefix Tuning是将额外的embedding加在开头，看起来更像是模仿Instruction指令；而P-Tuning的位置则不固定。
  • Prefix Tuning通过在每个Attention层都加入Prefix Embedding来增加额外的参数，通过MLP来初始化；而P-Tuning只是在输入的时候加入Embedding，并通过LSTM+MLP来初始化。
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    P-Tuning方法的提出主要是为了解决这样一个问题：大模型的Prompt构造方式严重影响下游任务的效果。
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P-Tuning V2

来自P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks，相比Prompt Tuning和P-tuning的方法， P-tuning v2方法在多层加入了Prompts tokens作为输入，带来两个方面的好处：

  1. 带来更多可学习的参数（从P-tuning和Prompt Tuning的0.1%增加到0.1%-3%），同时也足够parameter-efficient。
  2. 加入到更深层结构中的Prompt能给模型预测带来更直接的影响。
几个关键设计因素

● Reparameterization：Prefix Tuning和P-tuning中都有MLP来构造可训练的embedding。本文发现在自然语言理解领域，面对不同的任务以及不同的数据集，这种方法可能带来完全相反的结论。
● Prompt Length： 不同的任务对应的最合适的Prompt Length不一样，比如简单分类任务下length=20最好，而复杂的任务需要更长的Prompt Length。
● Multi-task Learning 多任务对于P-Tuning v2是可选的，但可以利用它提供更好的初始化来进一步提高性能。
● Classification Head 使用LM head来预测动词是Prompt Tuning的核心，但我们发现在完整的数据设置中没有必要这样做，并且这样做与序列标记不兼容。P-tuning v2采用和BERT一样的方式，在第一个token处应用随机初始化的分类头。

LoRA

语言模型虽然参数众多，但是起到关键作用的还是其中低秩的本质维度（low instrisic dimension）。本文受到该观点的启发，提出了Low-Rank Adaption(LoRA)，设计了如下所示的结构，在涉及到矩阵相乘的模块，引入A、B这样两个低秩矩阵模块去模拟Full-finetune的过程，相当于只对语言模型中起关键作用的低秩本质维度进行更新。矩阵秩的含义是矩阵中线性无关行或列的最大数量，秩的几何意义是线性变换后空间的维度
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这么做就能完美解决以上存在的3个问题：
○ 相比于原始的Adapter方法“额外”增加网络深度，必然会带来推理过程额外的延迟，该方法可以在推理阶段直接用训练好的A、B矩阵参数与原预训练模型的参数相加去替换原有预训练模型的参数，这样的话推理过程就相当于和Full-finetune一样，没有额外的计算量，从而不会带来性能的损失。
○ 由于没有使用Prompt方式，自然不会存在Prompt方法带来的一系列问题。
○ 该方法由于实际上相当于是用LoRA去模拟Full-finetune的过程，几乎不会带来任何训练效果的损失，后续的实验结果也证明了这一点。还有苏神针对梯度的分析

LoRA的核心公式可表示为：
h=(W0+ΔW)⋅x=W0⋅x+αr⋅(A⋅B⋅x)ΔW=αr⋅A⋅B h = (W_0 + \Delta W) \cdot x = W_0 \cdot x + \frac{\alpha}{r} \cdot (A \cdot B \cdot x) \\ \Delta W = \frac{\alpha}{r} \cdot A \cdot B h=(W0​+ΔW)⋅x=W0​⋅x+rα​⋅(A⋅B⋅x)ΔW=rα​⋅A⋅B
其中：

  • W0W_0W0​ 是原始预训练模型的权重矩阵；
  • A和B是低秩矩阵（维度分别为 d×rd \times rd×r 和 r×dr \times dr×d，r≪dr \ll dr≪d ）；
  • α 是缩放因子（即 lora_alpha 参数）；
  • r 是低秩矩阵的秩（即 r 参数）。

作用：

  • α/r 的比例决定了低秩矩阵 ( A \cdot B ) 对权重更新的贡献程度。例如，若设置 ( \alpha=16 ) 且 ( r=8 )，则缩放因子为 ( 16/8=2 )，即低秩矩阵的更新会被放大2倍；
  • 若 ( \alpha=0 )，则LoRA的更新完全失效，模型退化为原始预训练权重；若 ( \alpha \gg r )，低秩调整的幅度可能过大，导致训练不稳定。
  • 平衡预训练知识与新任务适应：
    α通过缩放因子调整低秩矩阵的影响力。较大的α值（如 ( \alpha=2r )）会增强低秩矩阵的更新幅度，使模型更关注新任务的特征；较小的α值则更依赖预训练权重，适合保留原有知识。
  • 初始化与训练稳定性：
    在初始化时，矩阵 ( A ) 采用高斯分布（均值为0，标准差为 ( 1/\sqrt{r} )），矩阵 ( B ) 初始化为零矩阵。此时 ( \Delta W = 0 )，确保训练初期模型行为与原模型一致，避免随机噪声干扰。α通过后续梯度更新逐步调整低秩矩阵的贡献。

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QLoRA

QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs，实际上就是量化+LoRA

Towards a Unified View of PETL

有一大堆实验，就不展开写了，一些结论：

  • 哪种嵌入形式更好：Parallel or Sequencial? Parallel
  • 对哪块结构做修改更好？Attention or FFN？ 当微调的参数量较多时，从结果来看，对FFN层进行修改更好。一种可能的解释是FFN层学到的是任务相关的文本模式，而Attention层学到的是成对的位置交叉关系，针对新任务并不需要进行大规模调整。 当微调参数量较少（0.1%）时，对Attention进行调整效果更好。
  • 哪种组合效果更好？论文里提到的Scaled PA效果更好

Ladder Side-Tuning（LST）

它是在原有大模型的基础上搭建了一个“旁支”（梯子），将大模型的部分层输出作为旁枝模型的输入，所有的训练参数尽在旁枝模型中，由于大模型仅提供输入，因此反向传播的复杂度取决于旁枝模型的规模，并不需要直接在原始大模型上执行反向传播，因此是可以明显提升训练效率的。
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转载自：

  1. https://www.yuque.com/meta95/hmc3l4/ozgy13dx4akv7v17?singleDoc#miOqk
  2. https://kexue.fm/archives/9590/comment-page-1#comments
  3. https://kexue.fm/archives/9138
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参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44826203/article/details/129733930。
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在P-Tuning中，通常会为输入序列添加一个或多个可学习的向量（虚拟token），这些向量作为额外的“prompt”嵌入到模型的输入序列中，用于指导模型生成与特定任务相关的输出。随着技术的发展，P-Tuning已经迭代到了多个版本（如P-Tuning v1/v2等），每个版本可能有其独特的设计和优化策略。初始化模型：加载预训练的大规模语言模型，并设置模型为只训练部分参数，即只更新prompt token的嵌入。测试与部署：完成训练后，在测试集上评估模型性能，并将微调好的模型应用于实际场景。
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<think>嗯，用户现在想了解P-Tuning V2的实现或教程，特别是在NLP预训练和微调方法中的应用。首先，我需要回忆一下P-Tuning V2的基本概念。记得P-Tuning V2是P-Tuning的升级版，主要解决在自然语言处理中参数高效微调的问题。之前的P-Tuning可能在某些任务或模型规模上有局限性，而V2版本则扩展了适用性，比如支持更大的模型和更广泛的任务类型。 接下来，用户可能需要知道P-Tuning V2的核心原理。根据引用中的对比学习获得可学习的原型向量，这可能涉及到如何通过对比学习优化提示向量。另外，可能需要结合BERT等模型的微调方法，比如引用提到的Transformers和BERT Fine-tuning源码实现，这里需要确认P-Tuning V2在微调时的具体步骤，比如插入可训练的连续提示向量到各个Transformer层。 然后，用户可能关心具体的实现步骤。需要分点说明，比如模型结构修改部分，如何在每一层加入prompt embeddings，目标函数设计时如何结合对比学习或其他损失函数。同时，代码示例部分可能需要给出关键的代码片段，比如使用PyTorch和Hugging Face库定义提示向量，并在前向传播时将它们拼接到输入中。 还要注意用户的潜在需求，比如他们可能想知道如何在自己的数据集上应用P-Tuning V2，或者与LoRA等其他方法的对比。因此，相关问题部分需要覆盖这些方面，比如比较不同参数高效微调方法，调参技巧，以及实际应用案例。 另外，确保回答符合系统级指令，比如数学公式的正确格式，引用标识的添加。比如在讲对比学习时，如果有数学公式，需要用$$...$$格式，并正确引用相关文献。同时，检查是否有站内引用被正确使用，如引用[^1]和[^2]。 最后，要确保回答结构清晰，分点明确，帮助用户逐步理解P-Tuning V2的实现方法，并提供相关资源链接和进一步的问题引导他们深入学习。</think>### P-Tuning V2 原理与实现解析 P-Tuning V2是参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）方法的重要改进，其核心思想是通过可学习的连续提示向量（learnable prompt embeddings）引导模型适应下游任务。 #### 一、核心技术原理 1. **连续提示向量注入** - 在输入层和所有Transformer层插入可训练的连续提示向量 - 数学表达： $$ h_{i}^{'} = \text{TransformerLayer}([p_i; h_i]), \quad p_i \in \mathbb{R}^{k \times d} $$ 其中$p_i$为第$i$层的提示向量，$k$为提示长度，$d$为隐藏层维度 2. **对比学习优化**（基于引用[1]） - 通过对比正负样本优化提示向量空间分布 - 目标函数： $$ \mathcal{L}_{contrast} = -\log\frac{e^{s(q,p^+)}}{e^{s(q,p^+)} + \sum_{p^-}e^{s(q,p^-)}} $$ #### 二、实现步骤（基于PyTorch/Hugging Face） ```python from transformers import AutoModel import torch.nn as nn class PTuningV2(nn.Module): def __init__(self, model_name, prompt_length=20): super().__init__() self.backbone = AutoModel.from_pretrained(model_name) self.hidden_size = self.backbone.config.hidden_size # 初始化各层提示向量 self.prompt_embeddings = nn.ParameterList([ nn.Parameter(torch.randn(prompt_length, self.hidden_size)) for _ in range(self.backbone.config.num_hidden_layers + 1) ]) def forward(self, input_ids, attention_mask): embeddings = self.backbone.embeddings(input_ids) # 输入层提示拼接 inputs_embeds = torch.cat([ self.prompt_embeddings[0].expand(input_ids.size(0), -1, -1), embeddings ], dim=1) # 逐层处理 hidden_states = inputs_embeds for i, layer in enumerate(self.backbone.encoder.layer): # 添加层提示 prompt = self.prompt_embeddings[i+1].expand(hidden_states.size(0), -1, -1) hidden_states = torch.cat([prompt, hidden_states], dim=1) hidden_states = layer(hidden_states, attention_mask=attention_mask)[0] return hidden_states ``` #### 三、关键配置参数 | 参数 | 推荐值 | 作用 | |-------|---------|------| | `prompt_length` | 20-100 | 提示向量长度 | | `learning_rate` | 1e-4 | 提示向量学习率 | | `contrastive_weight` | 0.2 | 对比损失权重 | #### 四、应用场景 1. 少样本学习（<100训练样本） 2. 多任务联合微调 3. 领域适应（医疗/法律等专业领域）
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