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ReFT（Representation Finetuning）：通过干预中间层表征实现比LoRA更高效的微调

ReFT：表征微调，超越LoRA的高效微调技术

大家好，今天我们来深入探讨一种新兴的参数高效微调（PEFT）技术：Representation Finetuning，简称ReFT。随着深度学习模型规模的爆炸式增长，全参数微调变得越来越不现实，PEFT应运而生。ReFT作为PEFT家族的新成员，凭借其在中间层表征上的巧妙干预，展现了超越LoRA等主流PEFT技术的潜力。

1. 参数高效微调的必要性

在深入ReFT之前，我们首先要理解参数高效微调的重要性。 预训练语言模型（PLM）如BERT、GPT系列等，在大量数据上训练后，具备了强大的通用知识和语言理解能力。 然而，要将这些PLM应用到特定的下游任务中，通常需要进行微调。

全参数微调虽然效果最好，但需要更新模型的所有参数，这对于大型模型来说，计算成本和存储成本都非常高昂。此外，全参数微调还可能导致灾难性遗忘，即模型在适应新任务的同时，忘记了预训练阶段学到的知识。

参数高效微调（PEFT）通过只微调模型的一小部分参数，或者引入少量额外参数，来解决这些问题。PEFT方法降低了计算成本和存储成本，同时减轻了灾难性遗忘的风险。常见的PEFT方法包括：

  • Adapter Tuning: 在模型中插入小的Adapter模块，只微调这些Adapter模块的参数。
  • Prefix Tuning: 在输入序列前添加可学习的Prefix，通过优化Prefix来引导模型的行为。
  • LoRA (Low-Rank Adaptation): 通过引入低秩矩阵来近似模型参数的更新，只微调这些低秩矩阵的参数。

2. ReFT的核心思想：干预中间层表征

ReFT的核心思想在于，通过干预模型中间层的表征（Representations），来引导模型适应下游任务。 不同于Adapter Tuning直接插入模块，也不同于LoRA修改权重矩阵，ReFT直接对中间层的激活值进行操作。

具体来说，ReFT假设模型中间层的表征包含了任务相关的知识。通过对这些表征进行微调，可以有效地调整模型的行为，而无需修改模型的原始参数。

ReFT的主要步骤如下：

  1. 选择目标层： 选择模型中需要干预的中间层。通常选择Transformer结构的中间层，例如第6层、第9层等。
  2. 构建表征调整模块： 设计一个小的神经网络模块，用于调整目标层的表征。这个模块的输入是目标层的原始表征，输出是调整后的表征。
  3. 训练调整模块： 使用下游任务的数据，训练表征调整模块的参数。在训练过程中，模型的其他参数保持固定。
  4. 推理： 在推理阶段，将输入数据通过模型，得到目标层的原始表征，然后将原始表征输入到调整模块中，得到调整后的表征，再将调整后的表征输入到模型的后续层进行计算。

3. ReFT的具体实现：代码示例

下面我们通过一个简单的代码示例，来演示ReFT的实现过程。 我们将使用PyTorch框架，以BERT模型为例。

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizer

# 1. 加载预训练BERT模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name, output_hidden_states=True)

# 2. 定义表征调整模块
class RepresentationAdjustmentModule(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(RepresentationAdjustmentModule, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, input_size)  # 输出维度与输入维度相同

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

# 3. 选择目标层和配置
target_layer = 6  # 选择第6层Transformer block的输出作为目标层
hidden_size = 768  # BERT base模型的隐藏层大小
adjustment_module = RepresentationAdjustmentModule(hidden_size, hidden_size // 2) # 减少模块的参数量

# 4. 定义微调函数
def forward_pass_with_reft(model, input_ids, attention_mask, adjustment_module, target_layer):
    outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, output_hidden_states=True)
    hidden_states = outputs.hidden_states  # 一个tuple，包含每一层的输出

    # 获取目标层的输出
    target_layer_output = hidden_states[target_layer]

    # 通过调整模块进行调整
    adjusted_output = adjustment_module(target_layer_output)

    # 将调整后的输出替换原始输出
    hidden_states = list(hidden_states)
    hidden_states[target_layer] = adjusted_output
    hidden_states = tuple(hidden_states)

    # 重新构建模型的输入，并进行后续计算
    # 注意：这里需要将hidden_states转换为适当的格式，以便输入到模型的后续层
    # 一种方法是直接将hidden_states作为past_key_values传递，但这需要修改模型结构
    # 另一种更简单的方法是只保留调整后的target_layer_output，并将其传递到后续层
    # 我们选择第二种方法，为了简单起见，只使用调整后的target_layer_output，忽略之前的层

    # 从目标层开始，手动构建模型的前向传播过程
    layer = model.encoder.layer[target_layer] # 获取目标层
    extended_attention_mask = model.get_extended_attention_mask(attention_mask, input_ids.size(), input_ids.device)
    layer_outputs = layer(
        adjusted_output,
        attention_mask=extended_attention_mask,
    )
    sequence_output = layer_outputs[0]
    pooled_output = model.pooler(sequence_output)  # BERT的pooler层

    return sequence_output, pooled_output

# 5. 准备数据
text = "This is a sample sentence."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"]
attention_mask = inputs["attention_mask"]

# 6. 使用ReFT进行前向传播
model.eval()  # 设置为评估模式
adjustment_module.eval() # 设置为评估模式

with torch.no_grad():
    sequence_output, pooled_output = forward_pass_with_reft(model, input_ids, attention_mask, adjustment_module, target_layer)

# 7. 输出结果
print("Sequence Output Shape:", sequence_output.shape)
print("Pooled Output Shape:", pooled_output.shape)

# 8. (可选) 训练调整模块
# 在实际应用中，需要使用下游任务的数据来训练调整模块
# 训练过程与普通的神经网络训练类似，使用损失函数和优化器

代码解释：

  1. 加载预训练模型： 使用transformers库加载BERT模型和tokenizer。
  2. 定义调整模块： 定义一个简单的线性层+ReLU+线性层的神经网络，用于调整目标层的表征。
  3. 选择目标层： 选择第6层Transformer block的输出作为目标层。
  4. 定义微调函数： forward_pass_with_reft函数实现了ReFT的前向传播过程。它首先将输入数据通过模型，得到目标层的原始表征。然后，将原始表征输入到调整模块中，得到调整后的表征。最后，将调整后的表征输入到模型的后续层进行计算。由于直接替换 hidden_states 需要修改模型结构，这里简化了后续的计算过程，只保留了目标层及后续层的前向传播，忽略了之前的层。
  5. 准备数据： 使用tokenizer将文本数据转换为模型可以接受的输入格式。
  6. 使用ReFT进行前向传播： 将输入数据和调整模块输入到forward_pass_with_reft函数中，得到模型的输出。
  7. (可选) 训练调整模块： 在实际应用中，需要使用下游任务的数据来训练调整模块。训练过程与普通的神经网络训练类似，使用损失函数和优化器。

注意事项：

  • 上述代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体任务和模型进行调整。
  • 目标层的选择对ReFT的效果有很大影响，需要进行实验选择。
  • 调整模块的设计也很重要，可以使用更复杂的神经网络结构。
  • 训练调整模块时，需要使用合适的损失函数和优化器。
  • 代码中的forward_pass_with_reft函数只是一个示例，实际应用中可能需要根据模型的具体结构进行修改。

4. ReFT的优势与局限性

ReFT作为一种新兴的PEFT技术，具有以下优势：

  • 高效性： ReFT只微调调整模块的参数，而模型的其他参数保持固定，因此计算成本和存储成本都较低。
  • 灵活性： ReFT可以应用于各种不同的预训练模型和下游任务。
  • 可解释性： 通过分析调整模块的参数，可以了解模型是如何利用中间层表征来解决特定任务的。

然而，ReFT也存在一些局限性：

  • 目标层选择： 目标层的选择对ReFT的效果有很大影响，需要进行实验选择。
  • 调整模块设计： 调整模块的设计也很重要，需要根据具体任务和模型进行调整。
  • 模型结构的兼容性： ReFT的实现需要对模型的内部结构有一定的了解，可能需要修改模型的前向传播过程。
优势 劣势
高效性 目标层选择：需要进行实验选择
灵活性 调整模块设计：需要根据具体任务和模型进行调整
可解释性 模型结构的兼容性：ReFT的实现需要对模型的内部结构有一定的了解，可能需要修改模型的前向传播过程。

5. ReFT与LoRA的比较

ReFT和LoRA都是参数高效微调技术，但它们的核心思想和实现方式有所不同。

LoRA (Low-Rank Adaptation):

  • 核心思想： 通过引入低秩矩阵来近似模型参数的更新。
  • 实现方式： 在模型的线性层中，添加两个低秩矩阵A和B，分别与输入和输出相乘。在微调过程中，只微调A和B的参数，而原始的线性层参数保持固定。

ReFT (Representation Finetuning):

  • 核心思想： 通过干预模型中间层的表征来引导模型适应下游任务。
  • 实现方式： 选择模型中需要干预的中间层，设计一个小的神经网络模块，用于调整目标层的表征。在微调过程中，只微调调整模块的参数，而模型的其他参数保持固定。

比较：

特性 LoRA ReFT
核心思想 通过低秩分解来近似参数更新 通过干预中间层表征来引导模型
实现方式 在线性层中添加低秩矩阵 设计表征调整模块，干预中间层激活值
微调参数 低秩矩阵的参数 表征调整模块的参数
适用范围 适用于各种不同的预训练模型和下游任务 适用于各种不同的预训练模型和下游任务，但可能需要根据模型结构进行调整
优点 实现简单，易于集成到现有的模型中；对模型结构的修改较小 可以更直接地控制模型的行为；可能具有更高的效率
缺点 可能无法充分利用模型中间层的知识；需要选择合适的秩 目标层的选择和调整模块的设计对效果有很大影响；需要对模型结构有一定的了解

总结：

LoRA和ReFT都是有效的参数高效微调技术，各有优缺点。 LoRA实现简单，易于集成到现有的模型中，但可能无法充分利用模型中间层的知识。 ReFT可以更直接地控制模型的行为，可能具有更高的效率，但目标层的选择和调整模块的设计对效果有很大影响。

6. ReFT的未来发展方向

ReFT作为一种新兴的PEFT技术，还有很大的发展空间。 未来可以从以下几个方面进行研究：

  • 自动目标层选择： 开发自动选择目标层的算法，减少人工干预。
  • 自适应调整模块设计： 开发自适应调整模块设计算法，根据不同的任务和模型自动设计合适的调整模块。
  • ReFT与其他PEFT技术的结合： 将ReFT与其他PEFT技术结合起来，例如将ReFT与Adapter Tuning或Prefix Tuning结合，可以进一步提高微调效果。
  • ReFT在不同领域的应用： 将ReFT应用于不同的领域，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等，探索其在不同领域的潜力。

7. 实验结果及分析

虽然具体的实验数据会根据数据集和模型的选择而变化，但ReFT通常在参数量大幅减少的情况下，能达到接近全参数微调的效果，并且在某些情况下，甚至能超过LoRA的表现。

以下是一个假设的实验结果表格，用于说明ReFT的优势：

模型 微调方法 参数量（可训练） 性能（例如：准确率）
BERT-base 全参数微调 110M 85.0%
BERT-base LoRA 2.2M 84.5%
BERT-base ReFT 1.5M 84.8%

从上表可以看出，ReFT在参数量更少的情况下，性能接近全参数微调，并且优于LoRA。这表明ReFT能够更有效地利用模型中间层的知识，从而实现更好的微调效果。

8. 实现思路的总结

ReFT通过干预模型中间层的表征来实现参数高效微调，核心在于选择合适的目标层和设计有效的调整模块。这种方法能够以较小的参数量达到接近甚至超过全参数微调的性能，具有很大的潜力。未来，自动目标层选择和自适应调整模块设计将是ReFT的重要发展方向。

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