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：

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。

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：

• Delta h 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

研究者设计出最新的结构MAM Adapter，取得了最好的效果：

案例

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

PEFT实现

1. https://github.com/huggingface/peft huggingface PEFT
2. https://github.com/jxhe/unify-parameter-efficient-tuning

参考

1. Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP
2. Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation
3. The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning
4. BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning for Transformer-based Masked Language-models
5. GPT Understands, Too
6. TOWARDS A UNIFIED VIEW OF PARAMETER-EFFICIENT TRANSFER LEARNING
7. UNIPELT: A Unified Framework for Parameter-Efficient Language Model Tuning
8. Ladder Side-Tuning：预训练模型的“过墙梯”
9. INTRINSIC DIMENSIONALITY EXPLAINS THE EFFECTIVENESS OF LANGUAGE MODEL FINE-TUNING
10. Prompt-Tuning——深度解读一种新的微调范式
11. P-tuning：自动构建模版，释放语言模型潜能
12. P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks