NLP参数高效迁移学习:Adapter方法——论文简读
本研究深入探讨了自然语言处理中参数高效的迁移学习方法——Adapter。通过在预训练模型中引入小型可训练模块,仅调整少量额外参数即可完成模型适配。理论分析表明,该方法在初始化时保持网络行为稳定,并通过瓶颈结构大幅压缩参数规模。实验结果显示,Adapter在GLUE基准上仅用3.6%的参数便达到接近全微调的性能,且对学习率具有更强的鲁棒性。相比传统微调和其他参数高效方法,Adapter在多任务场景下展现出更优的存储效率与泛化能力,为大规模模型的实际部署提供了高效可行的解决方案。