IA3

什么是 IA3

IA3，全称为 Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Inner Activations（通过抑制和放大内部激活注入适配器），是一种由 Google 提出的参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术。它旨在通过在预训练语言模型的内部激活中引入可学习的缩放因子，从而实现对模型的轻量级适配，以适应各种下游任务。与修改模型权重矩阵的传统微调方法或像 LoRA 那样添加额外参数矩阵的方法不同，IA3 通过直接调整模型在处理信息时的中间状态，实现了高效的知识迁移和任务适应，同时仅引入极少量的可训练参数。

IA3 的功能

IA3 作为一种独特的 PEFT 技术，具有以下关键功能：

• 参数高效性： IA3 通过学习每个 Transformer 层中 key、value 和 feedforward 网络的激活向量的元素级缩放因子（scaling factors），实现了极高的参数效率。相比于动辄数百万甚至数十亿参数的大型语言模型，IA3 引入的可训练参数数量非常少，通常只占原始模型参数的一小部分。
• 直接作用于激活： 与修改模型权重不同，IA3 直接作用于模型的内部激活。这种方法可以更直接地控制模型在处理特定任务时的行为，通过放大关键激活并抑制不相关激活，从而优化模型的性能。
• 易于集成： IA3 作为 Hugging Face PEFT 库的一部分，可以轻松地集成到现有的基于 Transformers 库的机器学习工作流程中。开发者可以利用 PEFT 库提供的 API，快速地将 IA3 应用到各种预训练模型上。
• 良好的性能表现： 尽管 IA3 引入的参数量很少，但在许多自然语言处理任务上，它仍然能够取得与全参数微调或其它更复杂的 PEFT 方法相媲美的性能。这使得 IA3 成为在计算资源有限的情况下进行模型微调的理想选择。
• 支持多种 Transformer 架构： IA3 的概念可以应用于各种基于 Transformer 架构的预训练模型，包括但不限于 BERT、RoBERTa、GPT 等。
• 灵活性： IA3 允许开发者针对模型中的不同组件（例如 self-attention 的 key 和 value 激活，以及 feedforward 网络的激活）独立地学习缩放因子，从而提供了更细粒度的控制。

如何使用/快速开始

要在 Hugging Face PEFT 库中使用 IA3，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装 PEFT 库： 确保您已经安装了 Hugging Face 的 PEFT 库和 Transformers 库。如果尚未安装，可以使用 pip 进行安装：

   pip install peft transformers

2. 加载预训练模型： 使用 Transformers 库加载您想要微调的预训练模型。例如：

   from transformers import AutoModelForSequenceClassification
    model_name_or_path = "bert-base-uncased"
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path)

3. 配置 IA3： 从 PEFT 库导入 IA3Config 并进行配置。您可以指定要应用 IA3 的模块类型（通常是 "all"），以及其他相关参数（如果需要）。

   from peft import IA3Config, get_peft_model
    ia3_config = IA3Config(target_modules=["down_proj", "up_proj", "q_proj", "v_proj"]) # 针对特定层进行配置
    # 或者，如果想应用于所有可应用层，可以使用 target_modules="all"
    model = get_peft_model(model, ia3_config)

   请注意，target_modules 需要根据您使用的具体模型架构进行调整。对于不同的模型，需要查看其内部结构以确定关键的激活层名称。

4. 准备数据和训练： 像使用其他 PEFT 方法一样，准备您的训练数据，并使用 Hugging Face 的 Trainer 类或您自己的训练循环来微调模型。
5. 保存和加载 IA3 适配器： 微调完成后，可以使用 trainer.save_model() 方法保存 IA3 适配器的权重。之后，可以使用 PeftModel.from_pretrained() 方法加载已保存的 IA3 适配器到原始模型上。

通过这些步骤，您就可以利用 IA3 技术对预训练语言模型进行高效的微调。由于 IA3 引入的参数量非常少，因此它特别适合在资源有限的环境下进行模型适配。建议查阅 Hugging Face PEFT 库的官方文档和示例代码，以获取更详细的使用说明和针对不同模型架构的配置方法。