adapter-transformers项目中ReFT方法训练损失不下降问题分析

问题背景

在使用adapter-transformers项目进行模型微调时，研究人员发现采用ReFT（Representation Fine-Tuning）方法在BoolQ问答任务上训练时，模型损失值下降不明显，而同样的任务使用LoRA方法则能观察到明显的损失下降。这一现象引发了关于ReFT方法有效性的疑问。

技术分析

参数容量差异

通过深入分析发现，LoRA适配器相比ReFT配置拥有更多的可训练参数。具体表现为：

1. LoRA配置通常包含self-attention层、中间层和输出层的低秩分解
2. 典型的LoRA设置会处理查询(Q)、键(K)、值(V)三个注意力矩阵
3. 默认情况下，LoRA的秩(r=64)和alpha值(α=16)提供了较大的参数空间

相比之下，基础ReFT配置的参数容量明显不足，导致模型难以充分学习任务特征。

解决方案建议

针对这一问题，可以采取以下优化措施：

1. 增加ReFT容量：

   • 提高降维因子r值（如r=32）
   • 扩展前缀/后缀位置数量（如prefix_positions=10）

2. 模型选择：

   • 使用更大的基础模型（如roberta-large）
   • 考虑结合其他适配器技术

3. 训练优化：

   • 使用专用的AdapterTrainer而非基础Trainer
   • 适当提高学习率（如1e-4）

实践验证

在GLUE基准测试任务中，ReFT实现已经取得了可靠的结果。研究人员建议可以：

1. 在更简单的GLUE任务上验证ReFT表现
2. 逐步调整ReFT配置参数
3. 监控不同配置下的训练动态

结论

ReFT方法在特定配置下确实可能出现训练困难，但这主要是由于参数容量限制而非实现问题。通过合理调整配置参数，ReFT方法同样能够取得良好的微调效果。这一发现为轻量级模型微调提供了重要的实践指导。