適配器微調(diào)是一種高效的模型微調(diào)方法，它通過在預(yù)訓(xùn)練模型中添加適配器層并只微調(diào)這些層的參數(shù)來實(shí)現(xiàn)。這種方法的優(yōu)勢在于減少參數(shù)調(diào)整的數(shù)量，同時保持與全量微調(diào)相當(dāng)?shù)哪Ｐ托阅堋＠?，在GLUE基準(zhǔn)測試中，適配器微調(diào)的BERT模型幾乎與完全微調(diào)的性能相當(dāng)，但只使用了3%的任務(wù)特定參數(shù)。適配器微調(diào)還提高了模型的可解釋性和可復(fù)用性，因?yàn)檫m配器層可以視為任務(wù)特定的模塊，可以用于其他類似任務(wù)，提高模型的泛化能力。

適配器微調(diào)適用于希望保留預(yù)訓(xùn)練模型知識、減少計(jì)算量和時間、避免災(zāi)難性遺忘的場景。它特別適用于資源受限的環(huán)境，如小規(guī)模任務(wù)或需要快速部署模型的情況。此外，適配器微調(diào)還有助于提高模型在不同任務(wù)之間的遷移能力，因?yàn)樗试S模型在保持原有知識的同時，學(xué)習(xí)新任務(wù)的特征。

總的來說，適配器微調(diào)是一種在保持預(yù)訓(xùn)練模型優(yōu)勢的同時，針對特定任務(wù)進(jìn)行有效調(diào)整的方法。它通過減少參數(shù)數(shù)量和計(jì)算需求，提供了一種平衡模型性能和資源消耗的有效途徑。