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让天下没有难Tuning的大模型:PEFT技术简介

让天下没有难Tuning的大模型:PEFT技术简介

公众号新闻

©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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