概述
適配器層是插入凍結的預訓練模型中的微小可訓練模組，讓您只需更新百分之幾的參數即可使其適應新任務。它們使微調變得便宜、模組化並且易於更換。
用於傳輸的適配器層是語言 AI 堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。
深入探討
適配器，由 Houlsby 等人推廣。 （2019）對於 NLP 中的遷移學習，解決了一個代價高昂的問題：完全微調更新大型模型中的每個權重，並為每個任務產生一個全新的副本。相反，適配器將小型瓶頸網路插入到每個變壓器區塊中，通常是低維下投影、非線性和上投影返回，包裹在剩餘連接中。在訓練期間，原始預訓練權重保持凍結狀態；僅學習適配器（通常低於總參數的 5%）。這可以在 GLUE 等基準測試上產生近乎完全微調的質量，同時訓練的參數要少得多。因為每個任務都有自己的小型適配器，所以您可以儲存一個基本模型和許多輕量級任務模組，並交換甚至堆疊它們。適配器與 LoRA 和前綴調整一樣，是參數高效微調 (PEFT) 系列的基本成員。
技術洞察
經典的瓶頸適配器將 d 維隱藏狀態投影到更小的維度 m，應用非線性，然後使用跳躍連接投影回 d，以便它開始接近恆等。由於 m 遠小於 d，因此新增的參數很小。由於基本模型被凍結，梯度僅流經適配器權重，從而大幅削減優化器記憶體。主要的運行時成本是每層的少量額外延遲，LoRA 等方法透過將學習到的權重合併回基礎矩陣來減少延遲。
掌握傳輸的適配器層
適配器層是插入凍結的預訓練模型中的微小可訓練模組，讓您只需更新百分之幾的參數即可使其適應新任務。它們使微調變得便宜、模組化並且易於更換。用於傳輸的適配器層是語言 AI 堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。為了建立深入的理解，請將用於傳輸的適配器層視為一種操作模型，而不是單一功能：定義所需的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，使用適配器層進行傳輸的強大團隊將提示、檢索和審查循環設計為一個整合式通訊系統。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。同時，幻覺事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
添加特定於語言的適配器，以便可以專門用於斯瓦希里語等多語言模型，而無需重新訓練整個網路。
在 SaaS 產品中維護一個基本模型以及數十個小型每客戶適配器，並根據請求交換正確的適配器。
透過僅訓練百分之幾的適配器來微調情緒分類模型，然後為其他任務保留共享的基礎。
將任務適配器堆疊在網域適配器之上（例如，合法文字適配器加摘要適配器）以進行模組化重複使用。
實施模式
實踐中傳輸的適配器層
添加特定於語言的適配器，以便可以專門用於斯瓦希里語等多語言模型，而無需重新訓練整個網路。
添加特定於語言的適配器，以便一個多語言模型可以專門用於斯瓦希里語等，而無需重新訓練整個網路。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
實踐中傳輸的適配器層
在 SaaS 產品中維護一個基本模型以及數十個小型每客戶適配器，並根據請求交換正確的適配器。
在 SaaS 產品中維護一個基本模型以及數十個針對每個客戶的小型適配器，在每個請求中交換正確的適配器 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
實踐中傳輸的適配器層
透過僅訓練百分之幾的適配器來微調情緒分類模型，然後為其他任務保留共享的基礎。
透過僅訓練百分之幾的適配器來微調情緒分類模型，然後保持其他任務共享的基礎。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
實踐中傳輸的適配器層
將任務適配器堆疊在網域適配器之上（例如，合法文字適配器加摘要適配器）以進行模組化重複使用。
將任務適配器堆疊在域適配器之上（例如，法律文字適配器加摘要適配器）以實現模組化重用 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
幻覺的事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。
及時的敏感性可能會在類似的請求中產生不一致的結果。
如果存取控制薄弱，敏感文字資料可能會暴露。
實施路線圖
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。