本文提出SAFE方法，通过选择性冻结对任务贡献较小的适配器，实现资源高效的语言模型微调，在显著降低内存使用和计算成本的同时，保持甚至提升模型性能。
Parameter-Efficient Fine-Tuning, Large Language Model, Efficiency, Fine-tuning, Regularization
Hyegang Son, Yonglak Son, Changhoon Kim, Young Geun Kim
Korea University, Arizona State University, Soongsil University
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Background Problem
大型预训练语言模型（PLMs）在各种任务中表现出色，但其微调过程对计算资源和内存的需求极高。传统的全参数微调（Full-Tuning）成本高昂，而参数高效微调（PEFT）方法如适配器微调（Adapter-Tuning）通过引入轻量级可训练模块减少了参数量，却未显著降低内存使用（主要是激活内存）。论文指出，不同适配器对任务性能和资源使用的贡献不均等，提出了一个关键问题：是否可以在不牺牲精度的前提下减少训练适配器的数量？基于此，论文旨在通过选择性冻结不重要的适配器来实现资源高效的微调，同时保持甚至提升模型性能。
Method
论文提出了选择性适配器冻结（SAFE）方法，其核心思想是通过早期冻结对任务适应贡献较小的适配器来减少资源使用，同时保持模型性能。具体步骤如下：
- 预热阶段（Warm-up Stage）：在初始训练轮次中，SAFE监控每个适配器的特征表示变化，使用中心核对齐（CKA）指标计算适配器的重要性分数（Importance Score），公式为 ，其中 衡量适配器调整前后特征表示的相似性。
- 冻结阶段（Freezing Stage）：根据重要性分数，SAFE逐步冻结分数低于动态阈值 的适配器，阈值按立方调度（Cubic Schedule）从0增加到目标值 ，公式为 ，其中 和 分别为预热和最终冻结轮次。
- 正则化效应：通过选择性冻结，SAFE限制了可训练参数的秩，引入正则化效应，平滑损失曲面，提升模型泛化能力。 批判性思考：虽然SAFE方法创新性较强，但CKA作为重要性评分的依据可能存在局限性，因为它仅基于特征相似性，未直接衡量适配器对任务损失的贡献。此外，阈值和调度策略的经验性设定可能导致方法在不同任务上的不稳定性，缺乏理论支持。
Experiment
SAFE在多个任务和模型上进行了广泛实验，包括自然语言理解（NLU，使用GLUE数据集）、问答（QA，使用SQuAD数据集）、自然语言生成（NLG，使用E2E NLG Challenge数据集）以及大型模型测试（LLaMA-27B，使用WikiText-2数据集）。实验设置涵盖了BERT、RoBERTa、GPT-2和LLaMA等模型，与LoRA等基线方法及AdapterDrop、SparseAdapter等资源高效方法进行了对比。
- 结果：SAFE在资源效率上表现突出，平均减少内存使用42.85%、计算量34.59%、训练时间11.82%。在性能上，SAFE与LoRA相当甚至略优，例如在GLUE任务上平均得分从84.66提升至84.99，在SQuAD任务上F1分数提升至94.13（RoBERTalarge）。
- 正则化效应验证：通过损失曲面可视化和Hessian特征值分析，SAFE被证明能平滑损失曲面，增强模型泛化能力。
- 实验设计评价：实验覆盖了多种任务和模型，设置较为全面，但冻结阈值和轮次等超参数的确定依赖经验，可能影响结果的普适性。此外，论文未充分探讨在某些任务上性能下降的可能性，数据可能存在选择性报告的风险。 批判性思考：虽然结果显示SAFE在资源效率和性能上均有优势，但实验中未提供足够证据证明CKA指标和冻结策略在所有场景下的有效性，特别是在任务复杂性或模型规模变化较大时，可能需要更多消融实验来验证方法的鲁棒性。
Further Thoughts
SAFE方法在资源高效微调领域展现了潜力，但其依赖CKA指标和经验性阈值设定的局限性值得进一步探讨。未来研究可以尝试结合任务损失直接优化适配器重要性评分，而非仅依赖特征相似性。此外，SAFE与其他内存高效技术（如量化、梯度检查点）的结合可能进一步提升其实用性，尤其是在边缘设备上的个性化微调场景中。另一个有趣的方向是探索SAFE在多任务学习中的应用，是否能通过跨任务的适配器重要性分析实现更高效的共享和冻结策略，这可能与联邦学习（Federated Learning）领域的研究产生交叉启发，特别是在资源受限的分布式环境中。