RepCali: High Efficient Fine-tuning Via Representation Calibration in Latent Space for Pre-trained Language Models

本文提出了一种名为RepCali的微调方法，通过在潜在空间中校准预训练语言模型编码器输出，显著提升了25个模型在8个下游任务上的性能，同时仅增加0-0.8%的参数。

Pre-training, Fine-tuning, Representation Learning, Large Language Model, Efficiency

Fujun Zhang, Xiaoying Fan, XiangDong Su, Guanglai Gao

Inner Mongolia University

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Background Problem

预训练语言模型（PLMs）在下游任务中表现出强大的能力，但由于预训练数据和下游任务数据之间的领域差异以及目标差异，PLMs在有限微调周期内难以完全适应目标领域。论文指出，当前性能瓶颈在于编码器输出的潜在空间表示与解码器期望的最优输入分布之间存在显著差异，因此需要在微调过程中直接调整编码器的表示以提升性能。

Method

论文提出了RepCali，一种在潜在空间中校准PLM表示的微调方法，具体步骤如下：

• 核心思想：在编码器和解码器之间引入一个校准模块，通过调整编码器输出的潜在表示，使其更接近解码器的最优输入分布。
• 实现方式：校准模块包括形状种子（Shape Seed，一个与输入维度匹配的全1矩阵）、可学习嵌入层（Learnable Embedding）和层归一化（Layer Normalization）。具体过程为：首先将形状种子通过可学习嵌入层编码为校准值 $d_i$，然后将校准值与编码器输出 $h_i$ 相加（通过超参数 $\lambda$ 控制校准程度），得到校准后的输出 $p_i$，最后将 $p_i$ 作为解码器输入。
• 关键特点：该方法适用于所有具有编码器-解码器架构的PLM，具有即插即用性，仅引入少量额外参数（0-0.8%）。
• 批判性思考：虽然方法设计简单直观，但论文未深入解释为何这种简单的加法校准能有效弥合编码器和解码器之间的表示差异，缺乏理论支持。此外，超参数 $\lambda$ 的选择对结果的影响未被充分探讨，可能存在调参敏感性问题。

Experiment

论文在多个下游任务和数据集上进行了广泛实验，具体如下：

• 任务与数据集：实验涵盖8个下游任务（如响应生成、摘要生成、对话系统等），涉及25个基于PLM的模型（包括T5、BART等），数据集包括英文和中文（如MultiWOZ、XSum、WebNLG等）。
• 实验设置：与多种微调方法（如LoRA、Adapter、Prompt Tuning）进行对比，报告了多个指标（如BLEU、ROUGE、F1等）的平均结果（基于3次随机种子）。
• 结果分析：RepCali在所有任务上均表现出改进，例如在SST2任务上准确率提升至94.31%（对比LoRA的92.29%），在MultiWOZ数据集上Inform指标提升4.11%（BART-large）。然而，许多改进幅度较小（如XSum任务上ROUGE-1仅提升0.28%），且未提供统计显著性检验，难以判断改进是否具有实际意义。
• 实验设计评价：实验覆盖面较广，但缺乏对不同规模数据集或领域数据的深入分析，未能揭示RepCali在数据稀疏或领域迁移场景下的表现。此外，计算开销和训练时间未被提及，可能掩盖了方法在实际应用中的局限性。
• 批判性思考：虽然结果显示RepCali优于基线，但部分任务的微小改进可能仅源于随机波动或调参优化，而非方法本身的创新性。论文通过t-SNE可视化支持潜在空间更紧凑的论点，但这种可视化方法的主观性较强，难以作为强有力的证据。

Further Thoughts

RepCali提供了一个有趣的微调思路，即通过潜在空间校准来弥合编码器和解码器之间的表示差异，这可能启发未来在模型架构设计中更关注模块间表示一致性的研究。然而，我认为该方法仍有改进空间，例如可以探索更复杂的校准机制（如基于注意力机制的动态校准），而非简单的加法操作。此外，RepCali的效果可能与任务类型和数据分布密切相关，未来研究应重点分析其在低资源场景或跨领域任务中的表现，以验证其普适性声明。另一个值得思考的方向是，潜在空间校准是否可以与其他微调方法（如LoRA或Adapter）结合，进一步提升效率和性能？这种结合可能在参数高效微调领域开辟新的可能性，但也需要仔细评估潜在的计算开销和训练稳定性问题。