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神经网络微调技术全解（03）-Prompt Tuning全面解析

news 2025/8/30 0:09:31

Prompt Tuning是一种旨在通过优化输入文本中的提示来引导大型预训练语言模型（如GPT-3、T5等）在特定任务上表现更好的微调技术。它是一种无需修改模型内部参数的轻量级微调方法，特别适用于处理不同任务或领域的情境。

1. 背景

在传统的全参数微调中，所有模型参数都会根据特定任务的数据进行微调。虽然这种方法可以使模型更好地适应任务，但它的计算成本高，并且在多任务场景下，需要为每个任务存储和管理不同的模型版本。

Prompt Tuning则采用了一种更为高效的方法，通过优化少量提示（Prompt）来引导模型完成任务，避免了对模型全部参数的修改。

2. 核心思想

Prompt Tuning的核心思想是将任务信息嵌入到输入文本中，而不是依赖模型的参数调整。通过优化提示，模型可以更好地理解任务上下文，并生成与任务相关的输出。提示的设计与优化成为模型表现的关键。

3. Prompt Tuning的实现机制

3.1 提示设计

静态提示（Fixed Prompts）：使用固定的文本片段，如“Summarize the following text:”，以引导模型的生成行为。静态提示可以手动设计，但对于不同任务，可能需要手动调整这些提示。
可训练提示（Learnable Prompts）：与静态提示不同，这种方法会将提示的文本转化为可学习的向量，通过模型训练来优化这些向量，从而使提示更加适合特定任务。

3.2 微调过程

冻结模型参数：在Prompt Tuning中，模型的参数通常保持冻结状态，即不进行更新。这减少了计算成本，并且可以有效防止过拟合。
优化提示：通过标准的反向传播算法，优化输入提示的向量表示，使模型在特定任务上表现更好。

3.3 示例代码

假设你正在使用GPT-3模型来生成特定任务的文本输出，以下是一个简单的Prompt Tuning实现：

python
复制代码
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import torch# 加载预训练的GPT-2模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')# 固定的提示文本
prompt = "Translate the following English text to French:"# 输入文本
input_text = "Hello, how are you?"# 将提示与输入文本拼接
input_with_prompt = prompt + " " + input_text# 将输入文本转换为 token ids
input_ids = tokenizer(input_with_prompt, return_tensors="pt").input_ids# 生成输出
outputs = model.generate(input_ids)# 打印结果
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

在这个例子中，我们通过一个固定的提示“Translate the following English text to French:”来引导模型完成翻译任务。