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基本信息
标题: Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP
作者: Neil Houlsby, Andrei Giurgiu, Stanislaw Jastrzebski, Bruna Morrone, Quentin de Laroussilhe, Andrea Gesmundo, Mona Attariyan, Sylvain Gelly
发表: ICML 2019
arXiv: https://arxiv.org/abs/1902.00751
摘要
参数高效的NLP迁移学习对NLP中的大型预训练模型微调是一种有效的迁移机制。
然而，在存在许多下游任务的情况下，微调在参数上效率低下：每个任务都需要一个全新的模型。
作为替代方案，我们提出了带有适配器模块的迁移。
适配器模块产生一个紧凑且可扩展的模型；它们为每个任务仅添加少量可训练参数，并且可以添加新任务而无需重新访问之前的任务。
原始网络的参数保持不变，从而实现了高度的参数共享。
为了证明适配器的有效性，我们将最近提出的BERT Transformer模型迁移到26个不同的文本分类任务中，包括GLUE基准。
适配器达到了接近最先进的性能，而每个任务仅添加少量参数。
在GLUE上，我们的性能与完全微调相差0.4%，每个任务仅添加3.6%的参数。
相比之下，微调为每个任务训练了100%的参数。
Adapter tuning与全量微调两种微调方法微调效果随可训练参数量变化的比较。
Adapter tuning
在Transformer Layer的各个模块之间加入Adapter Layer。
Adapter Layer将特征由高维降至低维，经过非线性函数再从低维恢复到高维，并带有残差连接。
微调时冻结其他参数，只微调Adapter Layer。
实验
