参数高效微调PEFT(一)快速入门BitFit、Prompt Tuning、Prefix Tuning

参数高效微调(PEFT)简介

在当今的自然语言处理领域，预训练语言模型通过在大量未标记文本上进行训练，生成具有广泛知识的模型，然后针对特定任务进行微调，使得模型适应于特定领域或任务，而无需从头开始训练。这种方法的高效性和适应性使得预训练语言模型成为现代NLP应用的关键组成部分。与之相对，参数高效调参(PEFT)策略旨在通过微调参数集来提升模型性能，以减少全量微调所需的计算和存储资源，从而实现更加高效的学习过程。

全量微调Bloom模型

为了实现文本生成式问答机器人，我们需要加载数据集并进行预处理。使用预训练的Bloom模型，我们可以加载数据集、创建模型并设置训练参数，最终进行模型的训练与推理。

代码示例：

from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer

# 加载数据集
dataset = load_dataset("json", data_files="./alpaca_data_zh.json")

# 数据集预处理
def process_func(example):
    # 对示例数据进行预处理，例如将输入文本转换为模型能够理解的格式
    prompt = "question: " + example["question"] + "\nanswer: " + example["answer"]
    return {"input_text": prompt}

# 将预处理应用到数据集上
tokenized_dataset = dataset.map(process_func, batched=True)

# 创建模型和训练参数
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bigscience/bloom")
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./chatbot", 
    per_device_train_batch_size=1,
    num_train_epochs=3,
    save_steps=1000,
    save_total_limit=2
)

# 配置训练器并训练模型
trainer = Trainer(
    model=model, 
    args=training_args, 
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("bigscience/bloom")
)
trainer.train()

BitFit概述与轻量微调Bloom模型

BitFit是PEFT方法中的一种，专注于更新模型的偏置参数，实现了几乎不增加计算和存储成本的情况下微调Bloom模型，尤其适用于资源受限的环境。通过仅更新偏置参数，BitFit有效减少了全量微调的复杂度，同时保留了模型的大部分性能。

微调步骤：

from peft import LoraConfig, get_peft_model

# 初始化PEFT配置
peft_config = LoraConfig(
    task_type="CAUSAL_LM",
    inference_mode=False,
    r=8,  # 注意：这里设置较小的值以适应轻量级微调
    lora_alpha=32,
    lora_dropout=0.1
)

# 在模型上应用PEFT配置
model = get_peft_model(model, peft_config)
model.print_trainable_parameters()

# 继续进行模型训练...
trainer.train()

Prefix Tuning概述

Prefix Tuning通过在模型输入前添加可训练的前缀，优化了语言模型在特定任务上的表现。这种方式在赋予模型更强的上下文敏感性同时，保持了参数量较低，易于在连续可微的上下文中进行优化。

实现方式：

# 在输入序列前添加可训练前缀
def add_prefix(example):
    prefix = "You are a helpful assistant. "
    return {"input_text": prefix + example["input_text"]}

# 通过添加前缀进行数据预处理
tokenized_dataset["train"] = tokenized_dataset["train"].map(add_prefix)

# 使用添加前缀的数据集进行模型训练
trainer.train()

实践指引

使用peft库进行微调时，需要正确配置PEFT策略以适应不同需求。代码示例应包括初始化PEFT配置、应用配置到模型以及进行模型训练的完整流程。

总结与展望

PEFT在自然语言处理领域的应用展示了如何在保持模型性能的同时，大幅度减少微调过程的资源消耗。通过结合BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning等方法，能够实现从资源优化到性能提升的全方位改进。未来的研究将探索PEFT在更大规模模型和更广泛任务上的应用，以及如何进一步改进微调策略以实现更高效、更智能的模型训练过程。

参考资料与推荐资源

为了深入了解PEFT和相关方法的应用与优势，推荐参考以下资源：

原始论文链接：查阅原始论文，获取深入理解PEFT方法的理论基础和最新研究成果。
开源库与工具介绍：了解PEFT相关的开源库和资源，如peft库，这些工具为微调策略的实施提供了强大支持。
实战案例与社区讨论链接：探索具体案例和社区讨论，获取实践经验，增强对PEFT方法在实际应用中的理解和应用能力。