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适配器微调（Adapter-tuning�Q�篇 PDF 下蝲

转蝲自：http://www.python222.com/article/1193

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

一、�ؓ什�?需�?适配器微调（Adapter-tuning�Q�？

1. 预训�l�模型参数量变多�Q�在特定��d��下进�?/span>全量微调��x��贵又耗时�Q?/span>

二、适配器微调（Adapter-tuning�Q�思�\�Q?/strong>

• 设计�?/span>Adapter�l�构�Q�首先是一�?/span>down-project层将高维度特征映��到低维特征�Q�然后过一个非�U��Ş层之后，

再用一�?/span>up-project�l�构��低�l�特征映��回原来的高�l�特征；同时也设计了skip-connection�l�构�Q�确保了在最

差的情况下能够退化�ؓidentity�Q�，�q�将其嵌�?/span>Transformer的结构里面；

• 在训�l�时�Q�固定住原来预训�l�模型的参数不变�Q�只�Ҏ(gu��)��增的Adapter�l�构�q�行微调。同时�ؓ了保证训�l�的高效

性（也就是尽可能��的引入更多参数�Q��?/span>

三�?适配器微调（Adapter-tuning�Q�特�Ҏ(gu��)��什么？

• 特点�Q?/span>

• 通过�?/span>Transformer层中嵌入Adapter�l�构�Q�在推理时会额外增加推理旉��?/span>

四�?/strong>AdapterFusion 思�\ 是什么？

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