如何使用瓶颈适配器对基于Transformer的模型进行微调
微调是我们可以通过深度学习模型在特定任务上获得更好性能的最常见方法之一。我们需要花费的时间来微调模型通常与其大小相对应：模型越大，需要花费的微调时间越长。
我想我们可以认同，如今越来越多的深度学习模型，例如基于Transformer的模型变得越来越复杂。总的来说，这是一个好事，但也带来了一个问题：它们往往具有大量的参数。因此，微调大型模型变得越来越具有挑战性，我们需要一种更高效的方法来执行微调。
在本文中，我们将讨论几种高效微调方法之一，即瓶颈适配器。尽管您可以将此方法应用于任何深度学习模型，但我们将只关注其在基于Transformer的模型上的应用。
本文的结构如下：首先，我们将对特定数据集上的BERT模型进行正常的微调。然后，借助 adapter-transformers库，我们将在BERT模型中插入一些瓶颈适配器，以了解它们如何帮助我们使微调过程更加高效。
在开始微调模型之前，让我们从我们将使用的数据集开始。
关于数据集
我们将要使用的数据集包含相关于心理健康的不同类型的文本内容，这些内容源自Reddit（根据CC-BY-4.0许可）。该数据集适用于文本分类任务，我们可以预测给定的文本中是否存在消极情感。让我们来看一下其中的一个示例。
!pip install datasetsfrom datasets import load_datasetdataset = load_dataset("mrjunos/depression-reddit-cleaned")print(dataset['train'][2])'''{'text': 'anyone else instead of sleeping more when depressed stay up all night to avoid the next day from coming sooner may be the social anxiety in me but life is so much more peaceful when everyone else is asleep and not expecting thing of you', 'label': 1}'''