基于Python的自然语言处理系列（49）：适配器和参数高效微调技术

        在当今的自然语言处理领域，面对日益庞大的预训练语言模型（如BERT、GPT-3），如何实现参数高效的微调成为一个关键挑战。传统的微调方法要求训练和存储所有的模型参数，这对于资源有限的环境而言代价高昂。为了解决这个问题，研究人员开发了一些参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术，如适配器（Adapter）、软提示调优（Prompt Tuning）、前缀调优（Prefix Tuning）、以及LoRA（Low-Rank Adaptation）等。本文将介绍这些技术的实现原理，并提供相应的代码示例。

1. Adapter（适配器）

        适配器是一种轻量级的模块，添加到预训练模型的每一层中，仅对这些新加入的适配器层进行微调。适配器在多任务学习场景中表现出色，因为它们允许为不同任务设计独立的适配器模块，而不需要调整模型的主参数。

import torch.nn as nn

def adapter(in_dim, bottleneck_dim, out_dim):
    adapter_layers = nn.Sequential(
        nn.Linear(in_dim, bottleneck_dim),
        nn.GELU(),
        nn.Linear(bottleneck_dim, out_dim),
    )
    return adapter_layers

2. Prompt Tuning（提示调优）

        软提示调优通过在输入嵌入之前插入一组虚拟的、可训练的提示嵌入。通过微调这些提示嵌入