PEFT高效调参入门探索了参数高效微调技术，旨在通过微调预训练模型的一部分参数来提高性能，减少资源消耗。本文通过全量微调Bloom模型、应用微调技术如BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning，展示了如何在生成式问答等任务中实现轻量化微调，同时评估了每种方法的优缺点，为资源有限环境下的NLP任务提供了高效解决方案。

1. 参数高效微调(PEFT)简介

1.1 预训练语言模型 + 下游任务微调

预训练语言模型通过在大规模未标记文本上进行预训练，学习到通用的语言表示。然后，这些模型通过微调特定下游任务的数据集来进一步优化，以解决特定的NLP问题。这种方法大大提高了模型的性能，同时减少了为每个任务单独训练模型所需的时间和资源。

1.2 PEFT的简介

PEFT（Parameter-efficient fine-tuning）是一系列技术，旨在通过微调预训练模型的一部分参数来提高模型的性能，同时显著减少计算和存储需求。相较于全量微调，PEFT方法通常只需要训练模型的几千个参数，从而降低资源消耗。

2. 全量微调bloom模型

2.1 生成式问答机器人

• 数据集：alpaca-zh数据集，用于问答任务的指令微调数据集，可以从魔搭社区下载。

• 模型选择：使用澜舟科技开源的Bloom预训练生成模型-中文-389m（langboat/bloom-389m-zh）。

• 全量微调：
  • 数据预处理：加载数据集并使用HuggingFace库进行预处理，包括构建输入输出对。
  • 模型实例化：从预训练模型中实例化AutoModelForCausalLM。
  • 训练配置：设置训练参数和训练器，例如学习率、批量大小和训练轮次。
  • 训练与推理：使用Trainer类进行训练，并通过generate()方法进行推理，展示微调后的模型对于生成式问答的响应。

3. BitFit

3.1 BitFit概述

BitFit是一种参数高效微调技术，专注于更新模型的特定部分参数，如偏置（bias）和特定层的参数，来实现对下游任务的微调，同时显著减少资源消耗。

3.2 BitFit轻量微调bloom模型

• 准备：加载已预处理的数据集和Bloom模型。
• 参数更新：设置模型参数，只更新偏置参数。
• 训练配置：配置训练参数，例如学习率策略和优化器。
• 训练与推理：通过Trainer类进行训练，并展示通过generate()方法评估的推理结果，以验证BitFit方法的有效性。

4. Prompt Tuning

4.1 Prompt Tuning概述

Prompt Tuning是通过微调特定的提示（prompt）来引导模型在生成式任务上的表现，这可以看作是微调模型参数的一种高效方式，通常只需要微调少量参数。

4.2 Prompt Tuning案例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载预训练模型和分词器
model_ckpt = "langboat/bloom-389m-zh"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_ckpt)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_ckpt)

# 定义微调提示
prompt = "解释一下："
# 更新模型参数以适配特定提示
# 这里简化处理，实际操作可能涉及更复杂的策略
model = prompt_tuning(model, prompt)

# 评估模型在给定提示下的性能
prompted_outputs = model.generate(input_ids=tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids, max_length=50)
print(tokenizer.decode(prompted_outputs[0]))

5. Prefix Tuning

5.1 Prefix Tuning概述

Prefix Tuning是为模型添加任务特定的前缀（prefix），以引导模型在没有全量微调的情况下生成期望的输出。此方法通过添加连续可微的虚拟标记（soft prompts）来实现，相比离散提示更易于优化。

5.2 Prefix Tuning案例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载预训练模型和分词器
model_ckpt = "langboat/bloom-389m-zh"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_ckpt)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_ckpt)

# 设计前缀
prefix = "这是问题："
# 更新模型参数以适配特定前缀
# 这里简化处理，实际操作可能涉及更复杂的策略
model = prefix_tuning(model, prefix)

# 评估模型在给定前缀下的性能
prompted_outputs = model.generate(input_ids=tokenizer(prefix, return_tensors="pt").input_ids, max_length=50)
print(tokenizer.decode(prompted_outputs[0]))

6. 总结与实践建议

• 对比分析：总结全量微调、BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning的优缺点。
• 实践建议：基于不同的资源（计算能力、存储空间）和任务需求，推荐使用合适的参数高效微调方法。
• 案例总结：通过具体案例分析，展示每种方法在实际应用中的效果和效率。

结语

参数高效微调技术，如BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning，为NLP领域提供了节省资源、提高效率的解决方案，尤其在计算资源有限的场景下具有显著优势。通过对预训练模型的特定部分进行微调，这些技术不仅减少了训练时间和成本，还能保持或提升模型的性能，是当前微调策略的重要发展方向。