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一、介绍
在NLP领域，微调预训练大模型是NLP研究过程中重要的部分，微调大模型的技术研究这些年有着飞跃的发展。微调通常涉及更新这些大型模型的所有参数，我们可能会耗费大量的计算资源和时间。在2019年的论文“Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP ”中使用了Adapter-Tuning方法，该方法通过引入少量的参数，使得大模型的微调变得更高效，Adapter-Tuning方法是在预训练模型中引入了Adapter模块，同时保持原有参数不变进行训练。例如在transformer模型的某些层中加入适配器模块层，在训练的时候原理的参数不变，只训练适配器模块层的参数，这样可以大大节省计算资源以及训练时间。
二、Adapter-Tuning的数学原理
Adapter-Tuning的核心思想是在预训练模型中插入小的可训练层或"适配器"。从数学上讲，这些适配器可以被理解为在模型的不同层次上转换表示的函数。
让我们考虑一
