《适配器微调Adapter-tuning篇》电子书下载

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《适配器微调Adapter-tuning篇》电子书下载：

这篇文章主要介绍了适配器微调（Adapter-tuning）及其相关的技术和方法。以下是文章的主要内容：

一、为什么需要适配器微调（Adapter-tuning）？
​​背景​​：随着预训练模型的参数量不断增加，进行全量微调在特定任务下变得既昂贵又耗时。
​​需求​​：因此，需要一种更高效的方法来进行微调，以适应特定任务的需求。

二、适配器微调（Adapter-tuning）的思路
​​设计​​：设计了Adapter结构，包括一个down-project层、一个非线性层和一个up-project层，以及skip-connection结构。
​​down-project层​​：将高维度特征映射到低维特征。
​​非线性层​​：对低维特征进行非线性变换。
​​up-project层​​：将低维特征映射回原来的高维特征。
​​skip-connection结构​​：确保在最差情况下能够退化为identity。
​​嵌入​​：将Adapter结构嵌入到Transformer模型中。
​​微调​​：在训练时，固定预训练模型的参数不变，只对新增的Adapter结构进行微调，以减少参数数量并提高训练效率。

三、适配器微调（Adapter-tuning）的特点
​​推理时长​​：通过在Transformer层中嵌入Adapter结构，推理时会额外增加推理时长。

四、AdapterFusion的思路
​​优化​​：在Adapter的基础上进行优化，通过将学习过程分为两阶段来提升下游任务的表现。

五、AdapterDrop的思路
​​动态移除​​：在不影响任务性能的情况下，动态高效地移除Adapter，以减少模型的参数量，提高训练和推理的效率。

六、AdapterDrop的特点
​​推理速度​​：通过从较低的Transformer层删除可变数量的Adapter来提升推理速度。
​​计算开销​​：在执行多个任务的推理时，动态减少运行时的计算开销，并保持任务性能。

七、MAM Adapter的思路
​​统一方法​​：在Adapter、Prefix Tuning和LoRA之间建立联系，形成一种统一的模型方法。
​​组合​​：最终的模型MAM Adapter是用于FFN的并行Adapter和软提示的组合。

八、MAM Adapter的特点
​​效果​​：整体上，MAM Adapter的效果优于单个高效微调方法。
这篇文章详细介绍了适配器微调及其相关技术的设计和应用，旨在提供一种高效且灵活的微调方法，以适应不同任务的需求。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《适配器微调Adapter-tuning篇》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！