原创作者 | 苏菲

论文题目：

Prompt-free and Efficient Language Model Fine-Tuning

论文作者：

Rabeeh Karimi Mahabadi

论文地址：

https://openreview.net/pdf?id=6o5ZEtqP2g

02 PERFECT：无需Patterns和Verbalizer的微调模型

这个模型主要包含三个部分：

1）无需pattern的任务描述，使用了一个任务相关的适配器来有效告知模型相关的任务，取代了手工制作的patterns；

2）使用多token的标签向量来有效学习标签的表示，去掉了原来手工设计的verbalizers；

3）基于原型网络思想的有效预测策略，取代了原来的逐个自回归解码方法。如图3所示，该模型固定了预训练语言模型的底层，而仅仅优化新加入模块（图中绿色模块）的参数。这些新加入的模块包括可以适应给定任务的表示的适配器和多token标签表示等等。

图3

该模型使用了面向具体任务的适配层（Adapter Layers），为模型提供学习到的隐式的任务描述。

适配层的加入还额外带来了其它好处：

a）微调预训练语言模型的上百万或几十亿的所有权重参数是样本低效的，在低资源环境下是不稳定的，而适配层的引入可以通过保持预训练语言模型底层参数不变，使得微调是样本高效的；

b)适配层减少了存储和内存的占用空间；

c)增加了模型的稳定性和性能，使得这种方法成为少样本微调的一种好方案。

使用固定的token数M来表示每一个标签，而不是经典模型中可变token长度的verbalizers，可以大大简化模型的实现并提升训练的速度。

如图3所示，模型通过标签向量的最优化，使得预训练语言模型可以预测得到正确的标签；通过适配器的最优化使得预训练语言模型可以适应给定的任务。

对于标签向量来说，PERFECT模型为每一个token都训练了一个分类器，并使得所有掩码位置的多类别铰链损失平均值最小。

在预测过程中，PERFECT模型没有使用之前的递归自回归解码方案，而是通过寻找最近的掩码token向量的类别原型来区分一个查询点，如公式（6）所示。

03 实验

数据集：论文作者选择了7个任务（共12个数据集）：

对于其它数据集，由于测试集数据无法公开获取，论文作者只是在原始验证集数据上进行了测试，即从训练集中按每个类别分别取16个样本例子，得到16个训练样本和16个验证样本。

是目前最好的少样本学习系统，采用了手工精心设计的verbalizers和pattern；论文作者给出了使用所有patterns和verbalizers后PET系统的最好结果和平均结果。

微调：采用标准的微调，基于[CLS]加了一个分类器并微调所有参数。

PERFECT-rand：从标准正态分布随机初始化标签向量L，其中(基于验证集表现)，并没有依赖于任何手工制作的模板（patterns）和语言生成器（verbalizers）。

PERFECT-init：作为消融实验之一，论文作者使用预训练语言模型词汇表手工设计了verbalizers，并利用其中的token向量去初始化标签（label）向量，以便研究verbalizers对模型的影响。

PERFECT-prompt：作为消融实验之二，论文作者比较了使用适配层与使用软提示微调的结果，软提示微调是去除适配层并在输入增加可训练的连续提示向量。微调时论文作者仅仅微调了软提示以及标签向量。

论文作者使用了含355M个参数的RoBERTa大模型作为所有方法的基础预训练语言模型（PLM），使用了HuggingFace的PyTorch实现。对基线模型，使用了手工精心设计的patterns和verbalizers。

对于所有的模型方法，评估时使用了5种不同的随机采样去获得训练集或者验证集，并且训练时用了4个不同的随机种子数。

因此，对于PET系统的平均结果，是基于20*5（模板数*语言生成器词汇标签转换数）共100次运行的结果；而PET的最好结果以及论文作者模型的各种结果，都是基于20次运行的结果。

在少样本学习方法中方差通常是很高的，因此论文作者报告了所有运行结果中方差的平均值、最坏情况表现，以及标准差，其中后两个的值对于风险敏感的应用是十分重要的。

表1给出了所有模型及方法的实验结果。其中，论文提出的PERFECT模型得到了最先进的结果，在单句测试中比PET系统的平均得分提高了1.1个百分点，在句子对数据集测试中提高了4.6个百分点。

PERFECT模型的表现甚至超过了PET系统的最好结果（PET-best），这个最好结果是多个手工编制patterns和verbalizers的结果。而且，PERFECT还改善了最低表现，并大幅降低了标准差。

最后，PERFECT也是显著高效率的，它减少了训练时间和预测时间，降低了内存成本和存储成本（见表2）。

表1

表2给出了PET模型和PERFECT模型的训练参数、内存使用、训练时间和预测时间的对比。可以看到，PERFECT的参数数量下降了99.08%，因此在存储的需求上几乎缩小了100倍。

在内存使用峰值上，PERFECT下降了21.93%，对内存的需求与PET相比也减少了。在训练时间上，PEFECT比原始的PET系统减少了97.22%，比论文作者实现的PET系统则减少了30.85%。

而在预测时间上，PERFECT与PET相比也显著减少了96.76%。

表2

04 结论

这篇论文提出的PERFECT模型及方法，对于预训练语言模型的小样本学习是简单且高效的，该方法并不需要手工的模板和词汇标签映射。

PERFECT使用了面向具体任务的适配层来隐式地学习具体任务的描述，取代了以前的手工的模板；并使用一个连续的多标记标签向量来表示输出的类别。

通过多达12个NLP数据集的实验，论文作者证明了PERFECT模型尽管更加简单，但却更加高效。与当前先进的预训练语言模型小样本学习方法相比，得到了SOTA的结果。

总之，PERFECT的简单性和有效性使其在预训练语言模型的少样本学习方法中前景广阔。

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