prompt tuning

### Prompt Tuning 的概念及其在大模型中的应用 Prompt tuning 是一种轻量级的大规模语言模型微调方法，它通过引入可学习的连续向量（称为 prompts 或 prefix vectors），而不是更新整个模型权重来适应新任务。这种方法显著减少了参数数量，同时保持了良好的性能表现[^1]。 --- #### **Prompt Tuning 的核心原理** Prompt tuning 的基本思想是在输入序列前附加一组可训练的 token embeddings（prompts）。这些 prompts 被视为额外的上下文信息，指导预训练模型更好地理解和生成目标输出。相比于传统的全参数微调，prompt tuning 只需优化少量新增加的参数，因此具有更高的效率和更低的计算成本[^3]。 ```python import torch from transformers import BertModel, BertTokenizer class PromptTuningModel(torch.nn.Module): def __init__(self, model_name, num_prompts=10): super(PromptTuningModel, self).__init__() self.bert = BertModel.from_pretrained(model_name) self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) self.prompts = torch.nn.Parameter(torch.randn(num_prompts, self.bert.config.hidden_size)) def forward(self, input_ids, attention_mask=None): batch_size = input_ids.shape[0] prompt_embeddings = self.prompts.unsqueeze(0).expand(batch_size, -1, -1) inputs_embeds = self.bert.embeddings(input_ids=input_ids) combined_inputs = torch.cat([prompt_embeddings, inputs_embeds], dim=1) if attention_mask is not None: extended_attention_mask = torch.cat( [torch.ones((batch_size, prompt_embeddings.size(1)), dtype=torch.long)], dim=-1 ) attention_mask = torch.cat([extended_attention_mask, attention_mask], dim=-1) outputs = self.bert(inputs_embeds=combined_inputs, attention_mask=attention_mask) return outputs.last_hidden_state[:, :len(prompt_embeddings)] ``` 上述代码展示了一个简单的 prompt tuning 实现框架，其中 `num_prompts` 表示要插入的提示长度，而 `self.prompts` 则是需要训练的部分。 --- #### **Prompt Tuning 在美团业务场景的应用** ##### **1. 商品描述优化** 在电商领域，商品描述通常需要简洁明了且吸引消费者注意。通过 prompt tuning 方法，可以将原始的商品标题或其他元数据作为条件输入，并生成高质量的营销文案。例如，给定一段关于食品成分的文字说明，经过适当设计的 prompts，可以让模型专注于提取关键卖点并重新表述为更易懂的形式[^3]。 --- ##### **2. 客服对话系统改进** 对于在线订餐平台而言，高效的客户支持至关重要。采用基于 prompt tuning 构建的服务机器人不仅可以降低运营成本，还能提升响应速度和服务质量。具体来说，当接收到用户的提问时，先由固定的 templates 提供初步意图识别线索，随后依靠 finetuned LLM 进一步细化答案内容[^5]。 --- ##### **3. 推荐系统中的冷启动问题缓解** 面对新人或新品缺乏足够历史交互记录的情况，传统协同过滤算法往往显得乏力。此时如果结合 NLP 技术，则有可能从文本角度挖掘潜在关联性。比如利用带有特定 domain knowledge encoded into its parameters via prompting mechanism 的 transformer architecture 来预测某类用户可能会喜欢哪一类餐厅风格[^4]。 --- #### **总结与展望** 尽管目前仍处于发展阶段，但随着研究深入和技术成熟度不断提高，相信 future work will continue exploring how to better leverage these techniques across diverse real-world applications including but not limited those mentioned above within Meituan ecosystem. ---