简介

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。

常用的PEFT方法

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：

Prefix长度的影响
不同的任务所需要的Prefix的长度有差异

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
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

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。

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

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

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。

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。

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：

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。
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。

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。

UniPELT

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？

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。

包括这几大要素：

Δℎ 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。

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。

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

RexKing6's Note

让天下没有难Tuning的大模型-PEFT技术简介

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