prompt tuning原理

### Prompt Tuning 的工作原理及实现机制 Prompt Tuning 是一种针对大语言模型（LLMs）的高效参数微调技术，它通过调整少量可学习参数来引导模型完成特定任务，而不是对整个模型进行端到端的 Fine-tuning。这种方法的核心在于设计一组嵌入向量作为提示（Prompt），这些提示可以指导模型生成期望的结果。 #### 工作原理 Prompt Tuning 的基本思想是在输入序列前附加一系列连续的嵌入向量（称为软提示，Soft Prompts）。这些软提示会被视为额外的上下文信息，帮助模型更好地理解任务需求[^1]。相比于传统的方法，Prompt Tuning 不修改原始模型权重，而是仅优化这些新增加的嵌入向量。这种方式显著减少了计算成本和存储开销。 具体来说，Prompt Tuning 可分为以下几个方面： 1. **软提示的设计** 软提示是一组随机初始化的嵌入向量，通常位于输入 token 序列之前。它们的作用类似于自然语言中的指令或背景描述，用于塑造模型的行为模式[^2]。例如，在分类任务中，可以通过定义不同的 soft prompts 来表示各类别的特征。 2. **固定主干网络** 主干网络即预训练的语言模型保持不变，不参与反向传播更新过程。这使得 Prompt Tuning 成为一种轻量化方案，适用于资源受限环境下的部署场景[^3]。 3. **目标函数设定** 训练过程中，损失函数一般基于下游任务的具体要求制定，如交叉熵损失常用于监督学习框架下评估预测分布与真实标签之间的差异程度。通过对 soft prompts 施加梯度下降操作逐步逼近最优解。 4. **扩展至复杂任务** 尽管简单形式的 Prompt Tuning 在许多标准评测集上表现出色，但对于某些复杂的 token-level 或结构化输出任务可能效果有限。为此研究者提出了多种改进措施，包括但不限于引入更灵活的 verbalizers 映射策略处理无明确语义类别情况；或者结合其他先进技术如 Chain-of-Thought 提升推理能力等。 以下是 Python 实现的一个简化版示例代码片段展示如何应用 PyTorch 构建并训练 Soft Prompts: ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer class PromptTuningModel(torch.nn.Module): def __init__(self, model_name_or_path, num_soft_tokens=10): super().__init__() self.base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) # Initialize the soft tokens as learnable embeddings. vocab_size = tokenizer.vocab_size embedding_dim = self.base_model.config.hidden_size self.soft_prompt_embeddings = torch.nn.Parameter( data=torch.randn(num_soft_tokens, embedding_dim), requires_grad=True, ) def forward(self, input_ids, attention_mask=None, labels=None): batch_size = input_ids.size(0) # Prepend soft tokens to each example in the batch. inputs_embeds = self.base_model.get_input_embeddings()(input_ids) expanded_soft_prompts = ( self.soft_prompt_embeddings.unsqueeze(0).expand(batch_size, -1, -1)) full_inputs_embeds = torch.cat([expanded_soft_prompts, inputs_embeds], dim=1) if attention_mask is not None: new_attention_mask = torch.ones((batch_size, expanded_soft_prompts.shape[1]), device=input_ids.device) attention_mask = torch.cat([new_attention_mask, attention_mask], dim=-1) outputs = self.base_model(inputs_embeds=full_inputs_embeds, attention_mask=attention_mask, labels=labels) return outputs.loss, outputs.logits # Example usage model = PromptTuningModel('gpt2') optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-4) dummy_input = {'input_ids': torch.randint(low=0, high=model.base_model.config.vocab_size, size=(8, 16))} loss, _ = model(**dummy_input) loss.backward() optimizer.step() ``` 上述脚本展示了创建一个支持 Prompt Tuning 的 GPT-2 模型实例的过程，并演示了单步优化流程。 ---