Transformer 语言适配器的隐藏空间
内容提要
本文综述语言适配器在多语言模型中的作用。研究表明，目标语言适配器的效果因任务、语言和模型而异，保留源语言适配器往往更优，移除影响不大。相关方法包括超适配器、语言家族适配器、轻量适配器及多域适配器，可减少参数、促进跨语言迁移并提升性能。
延伸解读
语言适配器效果不稳定，保留源适配器更稳妥
文章通过消融实验发现，目标语言适配器在不同任务、语言和模型上的效果差异很大，有时甚至不如保留源语言适配器。训练后移除语言适配器对预测结果影响较弱，说明其作用有限。因此在实际应用中，盲目替换适配器可能带来风险，保留源适配器或进行充分验证是更稳妥的做法。
适配器变体多样，需按场景选择
文章综述了超适配器、语言家族适配器、轻量适配器和多域适配器等多种方法。超适配器参数更少且能促进跨语言正迁移；语言家族适配器有助于迁移到预训练未见语言；轻量适配器适合小样本学习；多域适配器可降低维护成本。选择时需结合任务、语言资源和模型架构，没有通用最优方案。
适配器在跨语言迁移中的实际价值
尽管语言适配器对预测结果影响不显著，但文章指出其在减少参数、促进跨语言迁移和提升性能方面仍有潜力。例如，在代码转换语音识别中，语言适配器可降低错误率至少10%。这表明适配器的价值可能更多体现在特定场景和效率优化上，而非普遍提升所有任务的表现。
Q&A
语言适配器在零样本跨语言迁移中效果如何？
目标语言适配器在任务、语言和模型间影响高度不一致。保留源语言适配器通常能获得相当甚至更好的性能，训练后去除语言适配器只有较弱的负面影响，表明语言适配器对预测结果影响不显著。
超适配器相比传统适配器有什么优势？
超适配器具有更少的参数数量和更好的性能表现，能够克服多种语言间的负面干扰和参数共享问题，并促进跨语言的积极转移。
语言家族适配器如何帮助跨语言转移？
在预训练的多语言模型上训练语言家族适配器可以促进跨语言转移，该模型一致优于其他基于适配器的方法，并提供了一种有效的将语言翻译到预训练期间未见过的语言的方法。
轻量级适配器方法在小样本学习中的表现如何？
轻量级适配器方法通过更新预测接近观察数据点的模型以加快更新速度，并保持经典微调方法外数据的正确性，从而在小样本学习领域中，在训练过程中看得到和看不到的类别上结果均与或优于现有技术水平。
基于适配器的多域Transformer语言模型有什么优点？
该模型在只有小型适配器及其相关层的情况下可以进行多域自适应，并可以重复使用全细调的语言模型，从而有效减少模型维护成本。具有适配器的通用LM在词错误率方面优于专用音乐领域LM。
适配器方法如何提高预训练模型的稳定性和抗攻击性？
该方法为预训练模型的每层插入小型的瓶颈层，然后在下游任务数据上固定预训练层并训练适配器层，通过在任务特定的无监督训练和监督训练过程中，提高了转移学习的性能，从而增强稳定性和抗攻击性。
