LLM 参数高效微调技术

• LLM 高效微调技术
  • Adapter Tuning (2019 google,在Transformer 结构中嵌入adapter,tuning on BERT)
  • Prefix Tuning (2021.01 斯坦福，通过virtual token构造连续型隐式prompt)
  • Prompt Tuning（2021.04，google）
  • P-Tuning V1/V2 (清华，2021.03)
  • P-Tuning V2 (2022,)
  • LoRA(2021)
  • QLoRA (2023.05)
  • 其他：

参数高效微调是指冻结LLM的大部分模型参数，微调少量的或者额外新增的模型参数。目前高效微调技术主要由：Prefix Tuning、P-Tuning V1/V2、LoRA、QLoRA.

微调技术的发展：

adapter tuning -> prefix tuning ->P-Tuning v1/v2 -> LoRA -> QLoRA.

Adapter Tuning (2019 google,在Transformer 结构中嵌入adapter,tuning on BERT)

• Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP
• 谷歌的研究人员于2019年在论文《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. 于是设计了如下结构：

• 如上图左侧所示，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
• 如上图右侧所示，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 (2021.01 斯坦福，通过virtual token构造连续型隐式prompt)

在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template，问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感：加一个词或者少一个词，或者变动位置，都会造成很大的变化，所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的.

坦福的研究人员于2021年年初通过此论文《Prefix-Tuning：Optimizing Continuous Prompts for Generation》提出Prefix Tuning方法，其使用连续的virtual token embedding来代替离散的token，且与Full-finetuning更新所有参数的方式不同，如下图所示

• 在输入token之前构造一段任务相关的virtual tokens作为Prefix，训练时冻结Transformer参数，只更新prefix参数。

下图是在自回归模型和encoder-decoder模型的例子

框架可以理解为如下：

对于上述这个过程，有以下几点值得注意

• 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，特在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
• prefix-prompt的效果优于adapter tuning 和 finetune最上面的两层，最终和全参数finetune差不多，且在低资源情况下，效果优于finetune
• 更长的前缀意味着更多的可微调参数，效果也变好，不过长度还是有阈值限制的(table-to-text是10，summarization是200)
• 可调参数作为前缀，比作为中缀更好一点。毕竟对于自回归模型，每个位置只能关注到它之前的位置，如果在中间的话 前面部分无关关注到中间。

Prompt Tuning（2021.04，google）

2021年4月，google research 在论文 The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning中提出Prompt Tuning.

Prompt Tuning原理如下图所示：冻结主模型全部参数，在训练数据前加入一小段Prompt，只训练Prompt的表示层，即一个Embedding模块。论文实验表明，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。
大体框架如下：

• 该方法可以看做是对Prefix tuning的简化版本 。

• Prefix tuning 是在每次前面都添加前缀token来学习。Prompt Tuning是使用single prompt representation prepended to the embeded input. 需要的参数更少，并且也允许transformer 更新中间层的任务表示。

• Prefix Tuning 依赖于 前缀的reparameterization 来稳定学习，这需要大量的参数。PromptTuning 不要reparamterization 并且在模型尺寸和SuperGLUE任务上都很鲁棒。

• PromptTuning 冻结整个预训练模型，只允许每个下游任务在输入文本前添加额外的k个可调tokens(意味着它给每个任务都定义了自己的Prompt，在输入层加入prompt tokens，即We freeze the entire pre-trained model and only al-low an additional k tunable tokens per downstreamtask to be prepended to the input text)
  

• Model tuning需要为每个下游任务生成整个预训练模型的任务特定副本，并且推理必须分批执行

• Prompt tuning只需要为每个任务存储一个小的特定于任务的提示，并使用原始的预训练模型支持混合任务推理

• 对于T5“XXL”模型，对tuned model而言，每个副本需要110亿个参数，相比之下，对tuned prompts而言，每个任务只需要20,480个参数—假设提示长度为5个tokens，则减少了5个数量级以上

• 且通过实验发现，随着预训练模型参数量的增加，Prompt Tuning的方法会逼近全参数微调的结果
  

P-Tuning V1/V2 (清华，2021.03)

将自然语言的离散模版转化为可训练的隐式prompt (连续参数优化问题)

清华大学的研究者于2021年3月通过此篇论文《GPT Understands, Too》提出P-Tuning，其与prefix tuning类似：比如考虑到神经网络本质上是连续的，故离散提示可能不是最优的(sinceneural networks are inherently continuous, discrete promptscan be sub-optimal )，从而也采取连续的提示

总之，P-Tuning成功地实现了模版的自动构建，且借助P-tuning，GPT在SuperGLUE上的成绩首次超过了同等级别的BERT模型，这颠覆了在那年之前“GPT不擅长NLU”的结论，也是该论文命名的缘由

P-Tuning是在Prompt-Tuning的基础上，对Prompt部分进行进一步的编码计算，加速收敛。具体来说，PEFT中支持两种编码方式，一种是LSTM，一种是MLP。与Prompt-Tuning不同的是，Prompt的形式只有Soft Prompt。

P Tuning将Prompt转换为可以学习的Embedding层，并用MLP+LSTM的方式来对Prompt Embedding进行一层处理。

• 相比Prefix Tuning，P Tuning仅限于输入层，没有在每一层都加virtual token。
• 经过预训练的LM的词嵌入已经变得高度离散，如果随机初始化virtual token，容易优化到局部最优值，而这些virtual token理论是应该有相关关联的。因此，作者通过实验发现用一个prompt encoder来编码会收敛更快，效果更好。即用一个LSTM+MLP去编码这些virtual token以后，再输入到模型。
• 实验中发现，相同参数规模，如果进行全参数微调，Bert的在NLU(自然语言理解)任务上的效果，超过GPT很多；但是在P-Tuning下，GPT可以取得超越Bert的效果
  

P-Tuning V2 (2022,)

Prompt Tuning和P-Tuning等方法存在两个主要的问题：

• 第一，缺乏模型参数规模和任务通用性。
  • 缺乏规模通用性：Prompt Tuning论文中表明当模型规模超过100亿个参数时，提示优化可以与全量微调相媲美。但是对于那些较小的模型（从100M到1B），提示优化和全量微调的表现有很大差异，这大大限制了提示优化的适用性。
  • 缺乏任务普遍性：尽管Prompt Tuning和P-tuning在一些 NLU 基准测试中表现出优势，但对硬序列标记任务（即序列标注）的有效性尚未得到验证。
• 第二，缺少深度提示优化。我们知道在Prompt Tuning和P-tuning中，只被插入transformer第一层的输入embedding序列中，在接下来的transformer层中，插入Prompt的位置的embedding是由之前的transformer层计算出来的。
  • 由于序列长度的限制，可调参数的数量是有限的。
  • 输入embedding对模型预测只有相对间接的影响。
    考虑到这些问题，作者提出了P-Tuning v2。

Prefix Tuning原理如下图所示：相较于Prompt-Tuning和P-tuning，Prefix-Tuning不是将Prompt加在输入的Embedding层，而是将其作为可学习的前缀，放置在Transformer模型中的每一层中，具体表现形式为past_key_values。

P-Tuning V2和Prefix Tuning的区别主要在于：移除重参数化的编码器，即没有MLP。

P-Tuning V2具体做法基本同Prefix Tuning，可以看作是将文本生成的Prefix Tuning技术适配到NLU任务中，然后做了一些改进：
1、移除重参数化的编码器。以前的方法利用重参数化功能来提高训练速度和鲁棒性（如：Prefix Tuning中的MLP、P-Tuning中的LSTM）。在作者发现重参数化的改进很小，尤其是对于较小的模型，同时还会影响模型的表现。
2、针对不同任务采用不同的提示长度。
提示长度在提示优化方法的超参数搜索中起着核心作用。在实验中，作者发现不同的理解任务通常用不同的提示长度来实现其最佳性能。
从图3中，可以观察到，针对简单任务：较短的Prompt（20）即可取得不错的效果。针对复杂任务：如阅读理解，需要更长的Prompt（100）。
重参数化与最佳提示长度有密切关联。例如，在RTE、CoNLL04和BoolQ中，MLP重参数化比嵌入更早达到最佳结果。

3、引入多任务学习(MPT-2)。先在多任务的Prompt上进行预训练，然后再适配下游任务

P-Tuning v2是一种在不同规模和任务中都可与微调相媲美的提示方法。P-Tuning v2对从330M到10B的模型显示出一致的改进，并在序列标注等困难的序列任务上以很大的幅度超过了Prompt Tuning和P-Tuning。

LoRA(2021)

参考LLM指令微调

QLoRA (2023.05)

To be added more details about 模型量化

本质是对LoRA的改进，相比LoRA进一步降低显存消耗.

• LoRa为LLM的每一层添加了少量的可训练参数(适配器)，并冻结了所有原始参数。这样对于微调，只需要更新适配器权重，这可以显著减少内存占用
• 而QLoRa更进一步，引入了4位量化、双量化和利用nVidia统一内存进行分页
• 所有这些步骤都大大减少了微调所需的内存，同时性能几乎与标准微调相当

(QLoRA通过将模型量化到4位精度并使用分页优化器管理内存峰值来改进LoRA)

其他：

1. Prompt Tuning 和 P-Tuning 有啥区别呢？
   这两个文章发布时间相差1个月，差不多是同一时间段的工作。整体思想差不多 都是只插入第一层的输入embedding序列中。只是P-Tuning在Prompt-Tuning的基础上，对Prompt部分进行进一步的编码计算，加速收敛。具体来说，PEFT中支持两种编码方式，一种是LSTM，一种是MLP。与Prompt-Tuning不同的是，Prompt的形式只有Soft Prompt。
2. P-TuningV2 和 prefix 有啥区别？

参考：
参数高效微调PEFT(二)快速入门P-Tuning、P-Tuning V2
Prompt-Tuning——深度解读一种新的微调范式
参考：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/132116949?spm=1001.2014.3001.5501