让天下没有难Tuning的大模型：PEFT技术简介

©作者 | 风飏

单位 | 阿里巴巴

研究方向 | AIOps/NLP

最近，深度学习的研究中出现了许多大型预训练模型，例如 GPT-3、BERT 等，这些模型可以在多种自然语言处理任务中取得优异的性能表现。而其中，ChatGPT 模型因为在对话生成方面的表现而备受瞩目，成为了自然语言处理领域的热门研究方向。

然而，这些大型预训练模型的训练成本非常高昂，需要庞大的计算资源和大量的数据，一般人难以承受。这也导致了一些研究人员难以重复和验证先前的研究成果。为了解决这个问题，研究人员开始研究 Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）技术。

PEFT 技术旨在通过最小化微调参数的数量和计算复杂度，来提高预训练模型在新任务上的性能，从而缓解大型预训练模型的训练成本。这样一来，即使计算资源受限，也可以利用预训练模型的知识来迅速适应新任务，实现高效的迁移学习。因此，PEFT 技术可以在提高模型效果的同时，大大缩短模型训练时间和计算成本，让更多人能够参与到深度学习研究中来。下面我们将深入探讨 PEFT 的一些主要做法。

Adapter Tuning

谷歌的研究人员首次在论文《Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP》提出针对 BERT 的 PEFT 微调方式，拉开了 PEFT 研究的序幕。他们指出，在面对特定的下游任务时，如果进行 Full-fintuning（即预训练模型中的所有参数都进行微调），太过低效；而如果采用固定预训练模型的某些层，只微调接近下游任务的那几层参数，又难以达到较好的效果。

于是他们设计了如下图所示的 Adapter 结构，将其嵌入 Transformer 的结构里面，在训练时，固定住原来预训练模型的参数不变，只对新增的 Adapter 结构进行微调。

同时为了保证训练的高效性（也就是尽可能少的引入更多参数），他们将 Adapter 设计为这样的结构：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。

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

Prefix Tuning 方法由斯坦福的研究人员提出，与 Full-finetuning 更新所有参数的方式不同，该方法是在输入 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。

实验结果也说明了 Prefix Tuning 的方式可以取得不错的效果。

除此之外，作者还做了一系列的消融实验说明该方法的有效性：

1. Prefix 长度的影响：不同的任务所需要的 Prefix 的长度有差异。

2. Full vs Embedding-only：作者对比了 Embedding-only（只有最上层输入处的 Embedding 作为参数更新，后续的参数固定）和 Full（每一层的 Prefix 相关的参数都训练）的方式的效果。

3. Prefixing vs Infixing：对比了 [PREFIX; x; y] 方式与 [x; INFIX; y] 方式的差异，还是 Prefix 方式最好。

4. Initialization：用任务相关的 Prompt 去初始化 Prefix 能取得更好的效果。

Prompt Tuning

论文《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》

我给这篇文章取了个新名字：Scale is All You Need，总的来说就是，只要模型规模够大，简单加入 Prompt tokens 进行微调，就能取得很好的效果。

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。

3.1 实验

作者做了一系列对比实验，都在说明：随着预训练模型参数的增加，一切的问题都不是问题，最简单的设置也能达到极好的效果。

• a）Prompt 长度影响：模型参数达到一定量级时，Prompt 长度为 1 也能达到不错的效果，Prompt 长度为 20 就能达到极好效果。
• b）Prompt 初始化方式影响：Random Uniform 方式明显弱于其他两种，但是当模型参数达到一定量级，这种差异也不复存在。
• c）预训练的方式：LM Adaptation 的方式效果好，但是当模型达到一定规模，差异又几乎没有了。

• d）微调步数影响：模型参数较小时，步数越多，效果越好。同样随着模型参数达到一定规模，zero shot 也能取得不错效果。

P-Tuning

4.1 V1

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。

P-Tuning 提出将 Prompt 转换为可以学习的 Embedding 层，只是考虑到直接对 Embedding 参数进行优化会存在这样两个挑战：

• Discretenes：对输入正常语料的 Embedding 层已经经过预训练，而如果直接对输入的 prompt embedding 进行随机初始化训练，容易陷入局部最优。

• Association：没法捕捉到 prompt embedding 之间的相关关系。

作者在这里提出用 MLP+LSTM 的方式来对 prompt embedding 进行一层处理

4.1.1 与 Prefix-Tuning 的区别

这篇文章（2021-03）和 Prefix-Tuning（2021-01）差不多同时提出，做法其实也有一些相似之处，主要区别在

• 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。

4.2 V2 

论文《P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks》

从标题就可以看出这篇文章的野心，P-Tuning v2 的目标就是要让 Prompt Tuning 能够在不同参数规模的预训练模型、针对不同下游任务的结果上都达到匹敌 Fine-tuning 的结果。

那也就是说当前 Prompt Tuning 方法未能在这两个方面都存在局限性。

• 不同模型规模：Prompt Tuning 和 P-tuning 这两种方法都是在预训练模型参数规模够足够大时，才能达到和 Fine-tuning 类似的效果，而参数规模较小时效果则很差。

• 不同任务类型：Prompt Tuning 和 P-tuning 这两种方法在 sequence tagging 任务上表现都很差。

4.2.1 主要结构

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。

4.2.2 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。

4.2.3 实验结果

• 不同预训练模型大小下的表现，在小模型下取得与Full-finetuning相近的结果，并远远优于P-Tuning。
• 不同任务下的 P-Tuning v2 效果都很好，而 P-Tuning 和 Prompt Learning 效果不好；同时，采用多任务学习的方式能在多数任务上取得最好的结果。
• Verbalizer with LM head v.s. [CLS] label with linear head，两种方式没有太明显的区别

• Prompt depth，在加入相同层数的 Prompts 前提下，往更深层网络加效果优于往更浅层网络（只有 BoolQ 中 17-24 反而低于 1-8 是例外）。

LoRA

微软和 CMU 的研究者指出，现有的一些 PEFT 的方法还存在这样一些问题：

• 由于增加了模型的深度从而额外增加了模型推理的延时，如 Adapter 方法

• Prompt 较难训练，同时减少了模型的可用序列长度，如 Prompt Tuning、Prefix Tuning、P-Tuning 方法

• 往往效率和质量不可兼得，效果差于 full-finetuning

有研究者对语言模型的参数进行研究发现：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。

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。
  

在实验中，研究人员将这一 LoRA 模块与 Transformer 的 attention 模块相结合，在 RoBERTa 、DeBERTa、GPT-2 和 GPT-3 175B 这几个大模型上都做了实验，实验结果也充分证明了该方法的有效性。

5.1 Towards a Unified View of PETL

这篇 ICLR2022 的文章研究了典型的 PEFT 方法，试图将 PEFT 统一到一个框架下，找出它们起作用的具体原因，并进行改进。主要研究了三个问题：

• 典型的PEFT方法有什么联系？
• 典型的PEFT方法中是哪些关键模块在起作用？

• 能否对这些关键模块进行排列组合，找出更有用的 PEFT 方法？

5.1.1 通用形式

通过对 Prefix Tuning 的推导，得出了和 Adapter Tuning 以及 LoRA 形式一致的形式。

更近一步地，可以将这些 Tuning 的方法统一在同一套框架下，

包括这几大要素：

•   的形式

• 嵌入 Transformer 结构的方式（分为 Parrell 和 Sequential 两种。Parallel 指的是在输入层嵌入，这样与原有结构可以并行计算；Sequential 指的是在输出层嵌入，相当于增加了网路的深度，与原有结构存在依赖关系）

• 修改的表示层（主要指对 attention层的修改还是对 ffn 层的修改）

• 组合方式。怎么与原有的参数组合，包括简单相加（Adapter）、门控式（Prefix Tuning）、缩放式（LoRA）三种）

根据这个统一的框架，还另外设计了三种变体Parallel Adapter、Multi-head Parallel Adapter、Scaled Parallel Adapter。

5.1.2 一些实验

哪种嵌入形式更好：Parallel or Sequencial？

答案是：Parallel 更好

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。
  

哪种组合方式效果更好？

从结果来看，缩放式的组合效果更好。

5.1.3 结论

基于以上的经验，

• Scaled parallel adapter is the best variant to modify FFN

• FFN can better utilize modification at larger capacities

• modifying head attentions like prefix tuning can achieve strong performance with only 0.1% parameters

研究者设计出最新的结构 MAM Adapter，取得了最好的效果：

案例

6.1 典型应用

[1] https://github.com/mymusise/ChatGLM-Tuning

一种平价的 Chatgpt 实现方案，基于清华的ChatGLM-6B+ LoRA 进行finetune

[2] https://github.com/tloen/alpaca-lora

6.2 PEFT实现

[1] https://github.com/huggingface/peft huggingface PEFT

[2] https://github.com/jxhe/unify-parameter-efficient-tuning

参考文献

[1] Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP:

https://arxiv.org/pdf/1902.00751.pdf

[2] Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation:

https://arxiv.org/pdf/2101.00190.pdf

[3] The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning:

https://arxiv.org/pdf/2104.08691.pdf

[4] BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning for Transformer-based Masked Language-models:

https://arxiv.org/pdf/2106.10199.pdf

[5] GPT Understands, Too:

https://arxiv.org/pdf/2103.10385.pdf

[6] TOWARDS A UNIFIED VIEW OF PARAMETER-EFFICIENT TRANSFER LEARNING:

https://arxiv.org/pdf/2110.04366.pdf

[7] UNIPELT: A Unified Framework for Parameter-Efficient Language Model Tuning:

https://arxiv.org/pdf/2110.07577.pdf

[8] Ladder Side-Tuning：预训练模型的“过墙梯”:

https://kexue.fm/archives/9138

[9] INTRINSIC DIMENSIONALITY EXPLAINS THE EFFECTIVENESS OF LANGUAGE MODEL FINE-TUNING:

https://arxiv.org/pdf/2012.13255.pdf

[10] Prompt-Tuning——深度解读一种新的微调范式:

https://blog.csdn.net/qq_36426650/article/details/120607050

[11] P-tuning：自动构建模版，释放语言模型潜能:

https://kexue.fm/archives/8295

[12] P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks:

https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf

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