prompt-tuning
时间: 2025-03-27 12:30:22 浏览: 47
### 提示调整概述
提示调整是一种新兴的技术,在自然语言处理领域内用于改进预训练模型的表现。不同于传统的微调方法,提示调整专注于修改输入给模型的文本形式——即所谓的“提示”,而不是直接改变模型参数[^1]。
在提示调整的过程中,通常会引入一些特定于任务的标记或短语作为前缀附加到原始输入之上。这些额外加入的内容旨在引导模型更好地理解上下文并作出更恰当的回答。对于某些复杂的NLP应用场景来说,这种方法能够显著提升性能而不必重新训练整个神经网络结构。
#### LAMM框架下的提示调整实践
具体而言,在多模态场景下,LAMM(Label Alignment for Multi-Modal Prompt Learning)提供了一种新颖的方式来进行提示调整。该方法特别适用于像CLIP这样的视觉-语言模型,其核心思想在于通过对类别标签进行编码来优化提示模板,从而使得模型能够在面对新任务时更加灵活高效地做出反应[^2]。
```python
class LAMMPromptTuning:
def __init__(self, model, class_labels):
self.model = model
self.class_embeddings = {label: torch.nn.Parameter(torch.randn(768)) for label in class_labels}
def forward(self, image_features):
logits = []
for cls_emb in self.class_embeddings.values():
prompt_embedding = torch.cat([image_features, cls_emb.unsqueeze(0)], dim=-1)
logit = self.model(prompt_embedding).squeeze()
logits.append(logit)
return torch.stack(logits)
# 使用实例化后的对象进行推理
lammp_tuner = LAMMPromptTuning(pretrained_clip_model, ["dog", "cat"])
output_logits = lammp_tuner.forward(image_feature_vector)
```
上述代码展示了如何基于LAMM实现一个多模态提示调整器。这里`pretrained_clip_model`代表已经过大规模数据集预训练得到的基础模型;而`["dog", "cat"]`则是目标分类任务所涉及的具体类别名称列表。通过这种方式定义了一个新的模块,可以在保持原有架构不变的情况下仅针对少量新增参数执行梯度下降操作,进而达到快速适应不同下游任务的目的。
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