探究预训练模型加入 Adapter 导致性能下降的原因

在构建现代自然语言处理模型时，像 GPT 这样的预训练模型已经成为了必不可少的基础。这些模型的训练成本高昂，但在完成预训练之后，通过引入 Adapter 模块可以使得在不同任务中的微调更加高效。

Adapter 简介

Adapter 是一种小型的神经网络模块，通常在模型的每一层 Transformer 之后被引入，以减少微调大规模预训练模型的计算和存储成本。Adapter 模块的主要思路是将一个相对较小的可学习模块插入到冻结的预训练模型中，这样在不同任务上的微调就仅需要调整 Adapter，而不需要更新整个模型。Adapter 的优势在于，能够保留原始预训练模型的通用能力，同时通过较少的参数调整来适应特定任务。

为什么引入 Adapter

在实际操作中，预训练模型（如 GPT-3 或 BERT）通常具有数亿甚至数十亿的参数。如果在下游任务中进行全模型微调，那么所需的计算资源非常庞大，而且对存储的要求也非常高。尤其是在多个任务之间迁移时，每一个任务都需要存储独立的微调模型，这会导致存储量呈指数级增长。因此，学术界提出了 Adapter 作为解决方案，它只需微调少量的参数，显著减少了计算和存储负担。

举个例子，如果我们有一个包含 10 亿参数的预训练模型，对于每个下游任务微调 10 万个参数的 Adapter，相比于微调整个 10 亿参数的模型，显然能节省大量的资源。理论上，Adapter 模块的引入应该在保留模型性能的同时提供更好的适应能力。

然而，在一些实验中，加入 Adapter 模块后，模型在一些基准任务上的性能不增反降。例如题主反馈的问题：在某个分类任务上，模型的准确率在加入 Adapter 后下降了 0.4 个点。这一现象可以说是打破了我们对微调模块高效性的直觉。

探讨性能下降的原因

在分析 Adapter 引入导致模型性能下降的问题时，我们需要从以下几个方面展开分析：模型容量、分布偏移、任务特性以及 Adapter 的参数配置。

1. 模型容量与过度简化

在预训练模型中，原有的参数分布是基于大量语料数据训练而成的，具有高度的复杂性和适应性。Adapter 模块通过较小规模的参数矩阵对下游任务进行微调，虽然能够降低计算和存储开销，但也可能会导致模型容量的减少。简单来说，如果原本需要 1000 个神经元的模型来有效表达某些特征，但由于 Adapter 的引入使得某些特征表示能力受到了限制，模型的表达能力就会下降。

考虑一个真实的例子，假设我们有一个需要对商品评论进行情感分类的任务。预训练模型在原始的 Transformer 层中可能已经捕获了复杂的情感词汇关系和上下文依赖。而如果 Adapter 的容量不足以有效捕捉这些特征关系，模型将无法达到与直接微调原始模型相同的效果，导致性能下降。

2. 分布偏移与模型适应能力

加入 Adapter 可能会导致模型在下游任务上的分布适应性减弱。预训练模型的特点是对大量开放领域的数据进行训练，因此具有非常强的通用能力。然而，在加入 Adapter 后，模型需要通过较少的参数适应特定的任务数据分布。如果 Adapter 的设计没有良好地与原有的模型分布协同工作，可能会导致所谓的分布偏移。

举个例子，如果我们在英文的通用语料上预训练了一个模型，随后我们希望通过一个 Adapter 来调整模型以适应医学领域的文本。医学领域的术语、上下文的使用方式等，与开放领域的文本有显著的不同。如果 Adapter 的设计不能有效地捕捉这种分布偏移，或者 Adapter 的参数量不足以进行良好的调节，那么模型的性能将不可避免地下降。

3. 任务特性与 Adapter 的局限性

并不是所有的下游任务都适合使用 Adapter。在某些任务中，特征的复杂性和上下文依赖性非常强。例如，对于一些需要跨多个句子进行推理的任务，Adapter 的局部调整可能不足以捕获所有的信息。这是因为 Adapter 模块仅微调了部分连接权重，而这些连接权重可能并不是对当前任务最重要的部分。相比之下，直接微调整个预训练模型能够从全局调整权重，捕获任务所需的所有特征关系。

一个具体的例子是自然语言推理任务。在这些任务中，模型需要判断两个句子之间的逻辑关系，例如是否蕴含、矛盾或者中立。这些推理任务涉及多个句子的关系，而 Adapter 的局部性使得其难以进行全局的判断，因此模型的表现可能不如直接微调效果好。

4. Adapter 参数配置的影响

除了模型结构上的问题，Adapter 的具体参数配置也可能影响其性能。Adapter 的大小、位置、激活函数的选择等都对性能有很大影响。如果 Adapter 模块设置得太小，其表达能力将受到限制；如果位置选择不当，例如放在 Transformer 的前半部分而不是后半部分，则可能无法有效捕捉到任务特定的特征。

以一个二分类任务为例，如果我们在模型的底层 Transformer 层中加入 Adapter，而任务所需的特征在较高层级才能显现出来，这时底层的 Adapter 对特征的调整将起不到应有的作用。结果是，模型虽然添加了 Adapter，但却无法提升性能，甚至由于不合理的调节导致了性能下降。

实验代码与分析

为了进一步说明这个问题，我们可以使用一个简单的实验来模拟 Adapter 加入后性能变化的情况。下面的代码示例使用 PyTorch 和 HuggingFace 的 Transformers 库来展示如何在一个预训练模型中加入 Adapter，并进行简单的对比测试。

import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers.adapters import AdapterConfig
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

# 加载预训练的 BERT 模型
model_name = "bert-base-uncased"
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 为模型添加 Adapter
adapter_name = "sentiment_adapter"
config = AdapterConfig(reduction_factor=2)  # 设定 reduction_factor 来控制 Adapter 大小
model.add_adapter(adapter_name, config=config)
model.train_adapter(adapter_name)

# 加载数据集（以 IMDb 数据集为例）
class SampleDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts, labels, tokenizer):
        self.texts = texts
        self.labels = labels
        self.tokenizer = tokenizer

    def __len__(self):
        return len(self.texts)

    def __getitem__(self, idx):
        inputs = self.tokenizer(self.texts[idx], padding='max_length', truncation=True, return_tensors="pt")
        inputs = {key: val.squeeze(0) for key, val in inputs.items()}
        inputs['labels'] = torch.tensor(self.labels[idx], dtype=torch.long)
        return inputs

# 示例数据
texts = ["The movie was fantastic!", "I did not like the film.", "It was an average experience."]
labels = [1, 0, 1]

# 准备数据集和 DataLoader
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
dataset = SampleDataset(texts, labels, tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2)

# 定义训练循环
def train_model(model, dataloader, adapter_name=None):
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
    model.train()

    for epoch in range(3):  # 训练 3 个 Epoch
        for batch in dataloader:
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(**batch)
            loss = outputs.loss
            loss.backward()
            optimizer.step()
            print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}")

# 训练带 Adapter 的模型
train_model(model, dataloader, adapter_name=adapter_name)

# 对比不带 Adapter 的模型
model_without_adapter = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
train_model(model_without_adapter, dataloader)

在上面的代码中，我们首先加载了一个 BERT 预训练模型，并为其添加了一个 Adapter 模块。我们定义了一个简单的数据集和训练循环，用于比较带有 Adapter 和不带 Adapter 的模型性能。在这个简单的实验中，可以观察到在小样本数据集上，加入 Adapter 可能不会带来性能提升，甚至在某些情况下性能会有一定的下降。

通过这个实验，我们可以看到，Adapter 的引入虽然理论上是为了提升模型微调效率，但如果配置不当或模型的适应能力受限，其性能很可能会受到影响。

加入 Adapter 后模型性能下降的主要原因可以归结为以下几个方面：

1. 模型容量不足：Adapter 的参数量较小，可能无法充分捕捉任务中的复杂特征。
2. 分布偏移问题：预训练模型适应某些分布的能力在加入 Adapter 后可能会下降，尤其是在任务数据分布与预训练数据分布存在显著差异的情况下。
3. 任务特性不适配：对于一些复杂特征依赖较高的任务，Adapter 的局部调整可能无法捕捉到全局特征。
4. 参数配置不当：Adapter 的配置（例如大小和位置）需要根据具体任务进行精细调节，否则可能导致模型性能下降。

在实际应用中，为了避免性能下降，可以尝试以下建议：

• 增大 Adapter 的容量：适当增大 Adapter 中的参数量，使其能够捕捉更多的任务特征。
• 选择合适的 Adapter 位置：确保 Adapter 放置在能够捕捉任务特征的层次上，尤其是针对不同的任务选择不同的插入位置。
• 混合微调策略：在某些任务中，可以考虑 Adapter 与部分 Transformer 层的微调结合使用，以达到更好的效果。
• 更多实验与调优：对于不同任务，需要进行充分的实验以找到最佳的 Adapter 配置。

Adapter 作为一种有效的微调方法，提供了许多优势，但其使用需要考虑具体的任务和模型特性。理解可能导致性能下降的原因，有助于在实际应用中充分发挥 Adapter 的潜力。