一、定义与名词解释

1. 定义

参数高效预训练（Parameter-efficient Pre-training, PEPT） 是一种在 预训练阶段 或 微调阶段 通过仅更新少量参数（如添加适配器、低秩矩阵或前缀嵌入）来适应新任务的技术。其核心是 冻结大部分预训练模型参数，仅优化少量额外参数，从而降低计算和存储成本，同时保持模型性能。

2. 关键术语

二、背景与核心原理

1. 背景

• 问题背景：资源消耗高：全参数微调（Full Fine-Tuning）需大量计算资源，尤其对超大规模模型（如万亿参数模型）。存储成本高：每个下游任务需存储完整模型参数，导致重复存储开销。
• 解决方案：参数高效方法：通过仅更新少量参数，减少计算和存储需求。迁移学习：利用预训练模型的通用知识，仅针对任务差异进行微调。

2. 核心原理

• 知识保留机制：

冻结参数：保留预训练模型的通用特征表示能力。

增量学习：通过少量参数调整，适配任务特定需求。

• 优势：

资源效率：计算和存储成本降低90%以上。

泛化能力：避免过拟合，保留预训练模型的鲁棒性。

三、核心技术与方法

1. 核心技术

(1) Adapter Tuning

• 原理：在模型层间插入小型神经网络（Adapter），仅训练Adapter参数。

• 代码示例（PyTorch）：

import torch.nn as nn

class Adapter(nn.Module):
    def __init__(self, dim, reduction_ratio=16):
        super().__init__()
        self.down = nn.Linear(dim, dim // reduction_ratio)
        self.up = nn.Linear(dim // reduction_ratio, dim)
        self.act = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        return x + self.up(self.act(self.down(x)))

(2) LoRA

• 原理：将权重矩阵分解为低秩矩阵，仅优化低秩参数。

• 代码示例（HuggingFace LoRA）：

from peft import get_peft_config, LoraConfig, get_peft_model

config = LoraConfig(
    r=8,  # 低秩秩值
    lora_alpha=16,
    target_modules=["query", "key", "value"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none"
)

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("t5-base")
model = get_peft_model(model, config)

(3) Prefix Tuning

• 原理：在输入或隐层添加可学习的前缀向量，引导模型输出。
• 实现：前缀向量与原始输入拼接，参与注意力计算。
• 代码示例（Prefix Tuning）：

class PrefixTuning(torch.nn.Module):
    def __init__(self, prefix_len=10, embed_dim=768):
        super().__init__()
        self.prefix = nn.Parameter(torch.randn(prefix_len, embed_dim))

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        prefix = self.prefix.unsqueeze(0).repeat(input_ids.size(0), 1, 1)
        inputs = torch.cat([prefix, input_ids], dim=1)
        return inputs

四、预训练步骤详解

1. 典型流程

五、预训练实例与数据

1. 案例：LoRA在BERT上的应用

背景

• 任务：IMDb电影评论情感分析。
• 数据：25,000条标注评论。
• 模型：BERT-base（1.1亿参数）。

性能对比

代码实现（LoRA）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from peft import LoraConfig, get_peft_model

# 加载模型和分词器
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 配置LoRA参数
peft_config = LoraConfig(
    task_type="SEQ_CLS",
    inference_mode=False,
    r=8,
    lora_alpha=16,
    lora_dropout=0.1,
    target_modules=["query", "key", "value"]
)

# 添加LoRA层
model = get_peft_model(model, peft_config)
print(model.print_trainable_parameters())  # 显示可训练参数量

2. 案例：Adapter在视觉任务中的应用

背景

• 任务：ImageNet-1K图像分类。
• 模型：ViT-Base（86M参数）。
• Adapter配置：每层插入Adapter（降维比16:1）。

性能对比

代码示例（Adapter）

import timm
from adapter import AdapterBlock  # 假设已实现Adapter模块

model = timm.create_model("vit_base_patch16_224", pretrained=True)
for layer in model.blocks:
    layer = AdapterBlock(layer, reduction_ratio=16)  # 插入Adapter

3. 案例：Prefix Tuning在对话系统中的应用

背景

• 任务：多轮对话状态跟踪（DST）。
• 数据：MultiWOZ数据集。
• Prefix Tuning参数：前缀长度10，嵌入维度768。

实验结果

代码实现（Prefix Tuning）

class PrefixTuningDST(nn.Module):
    def __init__(self, prefix_len=10, embed_dim=768):
        super().__init__()
        self.prefix = nn.Parameter(torch.randn(prefix_len, embed_dim))
    
    def forward(self, input_ids):
        # 将前缀与输入拼接
        prefix = self.prefix.unsqueeze(0).repeat(input_ids.size(0), 1, 1)
        inputs = torch.cat([prefix, input_ids], dim=1)
        return self.model(inputs)

六、资源与链接

1. 开源代码仓库

• HuggingFace PEFT库：

链接：https://github.com/huggingface/peft

说明：支持LoRA、Adapter、Prefix Tuning等方法的统一接口。

• AdapterHub：

链接：https://github.com/Adapter-Hub/adapterhub

说明：提供预训练Adapter权重和教程。

• LoRA论文：

链接：https://arxiv.org/abs/2106.09685

2. 数据集

• GLUE基准：https://gluebenchmark.com/
• MultiWOZ对话数据集：https://www.multiwoz.com/

七、挑战与解决方案

1. 主要挑战

八、总结与展望

• 核心价值：PEFT在保持高性能的同时，将参数量和计算成本降低一个数量级，适用于资源受限场景。
• 未来方向：

动态参数选择：根据任务动态生成适配器。

跨模态扩展：结合文本、图像任务的联合PEFT（如M3R模型）。

联邦PEFT：在隐私保护下联合多方数据训练（如医疗领域）。