虽然标准性能指标提供了对参数 (parameter)高效微调 (fine-tuning)（PEFT）方法如何使模型适应特定任务的初步认识，但它们并不能反映全部情况。对于部署而言，同样重要的是要了解这些经过调整的模型在面对与微调数据不同的输入或条件时表现如何。因此，PEFT模型质量的两个重要方面——抗干扰能力和泛化能力——被审视。
抗干扰能力是指模型在遇到输入数据中的变动或干扰时，保持性能水平的能力。泛化能力是指模型在未见过的数据或与微调数据集精确范围之外的相关任务上表现良好的能力。分析这些特性有助于我们了解PEFT微调模型在不同运行环境中的可靠性和适用性。
理解PEFT中的抗干扰能力
完全微调 (fine-tuning)会修改所有模型参数 (parameter)，可能使模型能够广泛适应。PEFT方法在设计上将更新限制在参数的一小部分，或使用低秩适应。一个核心问题是，这种受限的适应是否会影响模型在面对数据偏移时的稳定性。
抗干扰能力面临的挑战类型
- 数据范围偏移： 当推理 (inference)过程中遇到的数据分布与微调期间的数据分布不同时，就会发生这种情况。例如，一个在新闻文章上微调的模型可能会在社交媒体帖子或科学摘要上进行测试。如果有限的参数未能捕获对数据范围变化具有抵抗力的特征，PEFT模型可能会遇到困难。反之，PEFT的正则化 (regularization)效应有时可以防止对源数据范围的过拟合 (overfitting)，这在某些情况下可能有助于提高抗干扰能力。
- 风格和格式变化： 表达相同语义的输入可以有不同的措辞。模型应能处理句子结构、语气或格式上的变化，而不会出现明显的性能下降。某些PEFT技术有限的适应能力可能使其对风格变化敏感，而完全微调的模型可以更轻松地处理这些变化。
- 对抗性扰动： 这些是对输入进行的微小、通常难以察觉的修改，旨在导致模型做出错误预测。研究仍在进行中，但一些研究表明，与原始预训练 (pre-training)模型或完全微调版本相比，PEFT方法可能对抗性攻击表现出不同的敏感性。例如，LoRA的低秩特性可能提供一些固有的抵抗力，也可能产生特定的漏洞。
评估抗干扰能力
评估抗干扰能力通常包括：
- 跨数据范围评估： 在数据范围A的数据集上训练，并在数据范围B、C等的数据集上评估。测量与同数据范围评估相比的性能下降，可以反映抗干扰能力。
- 扰动分析： 对评估集应用受控噪声、释义或风格转换，并观察性能变化。
- 对抗性测试： 使用已有的对抗性攻击生成技术（如FGSM或PGD，适用于语言）来评估模型的恢复能力。
评估泛化能力
泛化能力衡量的是微调 (fine-tuning)期间获得的知识在新颖、未见过的情境中转移的效果。这可能意味着在来自相同分布的保留数据上表现良好，或将能力扩展到相关但不同的任务。
PEFT与泛化机制
- 防止过拟合 (overfitting)： 通过更新较少的参数 (parameter)，PEFT方法本身就具有正则化 (regularization)效应。这在较小数据集上进行微调时特别有利，可能比完全微调（可能导致过拟合）带来更好的泛化能力。
- 任务特定知识与通用知识： PEFT方法旨在在最小限度地干扰其预训练 (pre-training)知识的情况下调整模型。它们的成功程度影响着泛化能力。像LoRA这样通过低秩更新修改现有权重 (weight)的办法，可能比插入全新模块（如适配器）的办法保留更多通用能力，尽管两者都旨在提高参数效率。Prompt Tuning和Prefix Tuning修改输入处理或注意力机制 (attention mechanism)，这可能以不同方式影响泛化能力。
评估泛化能力
评估泛化能力的方法包括：
- 标准保留集： 在与训练集来自相同分布的测试集上的表现是泛化能力最基本的衡量标准。
- 跨任务评估： 在一个任务（例如情感分析）上进行微调，然后在相关任务（例如主题分类）上进行评估，无需进一步训练。这检验了所学适应的迁移能力。
- 跨基准套件的表现： 在广泛的任务范围（例如GLUE或SuperGLUE基准测试中的任务）中评估一个经过PEFT微调的模型（在一个特定数据集上训练）。这提供了对其能力的更全面的图像。
比较PEFT方法在抗干扰能力和泛化能力上的表现
不同的PEFT技术在抗干扰能力和泛化能力方面表现出不同的特性。没有哪种方法是唯一“最好”的；选择通常取决于应用的具体要求。
- LoRA： 通常在目标任务上表现出强大的性能和合理的泛化能力。其抗干扰能力可能取决于所选择的秩
r；较高的秩可能捕获更多任务特定的细微差别，但也可能导致过拟合 (overfitting)或对数据范围偏移的稳定性降低。
- QLoRA： 尽管主要侧重于内存效率，QLoRA通常保持LoRA的性能特征，包括相似的泛化能力和抗干扰特性，尽管量化 (quantization)有时会引入微小的性能变化。
- 适配器微调 (fine-tuning)： 适配器会插入新的模块。这种隔离有时可以使它们在保留预训练 (pre-training)知识方面更有效，但与更直接修改现有路径的LoRA相比，可能会稍微限制其向与微调任务非常不同的任务的泛化能力。
- Prompt/Prefix Tuning： 这些方法修改模型的输入处理或注意力上下文 (context)。它们可以非常节省参数 (parameter)，但可能需要仔细调整才能实现强大的泛化能力。它们对数据范围偏移的抗干扰能力可能有所不同；有时，固定的预训练模型在面对偏移输入时会遇到困难，无论可调前缀如何。
不同微调方法的比较。性能通过数据范围之外的数据上的性能下降来衡量（下降越少越好）。泛化能力通过在相关、未见任务上的平均性能来衡量（越高越好）。完全微调（Full FT）可能提供高泛化能力，但如果过拟合，则抗干扰能力可能较低。PEFT方法表现出不同的权衡。
实际意义
在选择PEFT策略时，请考虑预期的运行环境：
- 如果应用涉及多样或变化的输入数据范围，请优先考虑表现出更高抗干扰能力的方法，即使其在数据范围内的峰值性能略低。
- 如果目标是为输入条件稳定的狭窄任务调整模型，则可能优先选择能最大限度提高数据范围内性能的方法。
- 如果向相关任务的迁移能力很重要，请评估候选PEFT方法的跨任务泛化能力。
最终，分析抗干扰能力和泛化能力需要对与您特定用例相关的任务和数据分布进行经验评估。这些评估，连同标准性能指标和计算成本分析，提供了有效选择和部署PEFT技术所需的全面认识。研究仍在不断完善PEFT方法，旨在进一步提高这些特性。
