Prompt Tuning：大模型微调实战

随着深度学习技术的不断发展，大模型在各种任务中取得了显著的成果。然而，大模型的训练需要大量的数据和算力，导致在实际应用中受到限制。为了解决这个问题，研究者们提出了微调的方法，即使用预训练模型在少量数据上进行训练，使其适应特定的任务。

在 Prompt Tuning 之前，Finetuning 是常用的微调方法。Finetuning 是通过使用大模型进行下游任务重训的方法，但由于大模型参数量过大，Finetuning 需要大量的数据和更多的算力去更新学习参数，不够实用。

在 Prompt 思想的启发下，Prefix-Tuning 提出了给每一个 input 输入增加一个连续的任务相关的 embedding 向量来进行训练。这里的连续是相对于人工定义的文本 prompt token 的离散来说的。例如一个人工定义的 prompt token 数组是[‘The’, ‘movie’, ‘is’, ‘[MASK]’]，把其中的 token 替换成一个 embedding 向量做为输入的话，其中 embedding 就是连续的表达方式。

具体来说，Prefix Tuning 在输入 token 前构造一段任务相关的 virtual tokens 作为 prefix，训练时只更新 Prefix 不分的参数，而 Transformer 的其他不分参数固定，和构造 prompt 类似，只是 prompt 是人为构造的即无法在模型训练时更新参数，而 Prefix 可以学习<隐式>的 prompt。

另外，还有 Adapter Tuning 和 P-tuning 等方法。Adapter Tuning 是固定原预训练模型的参数，只对新增的 adapter 进行微调。P-tuning 将 prompt 转为可学习的 embedding 层，v2 则加入了 prompts tokens 作为输入。这些方法可以在推理时直接用训练好的 AB 两个矩阵和原预训练模型的参数相加，相加结果替换原预训练模型参数。

在实际应用中，Prompt Tuning 具有以下优点：

高效性：通过只更新部分参数，降低了计算量和参数量，加速了训练过程。

实用性：仅需少量数据即可进行有效的微调，降低了对大量标注数据的依赖。

灵活性：可以针对不同的任务定制不同的 Prompt，具有较强的任务适应性。

为了实现 Prompt Tuning，我们需要进行以下步骤：

定义任务相关 embedding 向量：根据任务需求定义连续的任务相关 embedding 向量。这些向量可以是手动设计的，也可以通过其他方式自动学习得到。

修改输入前缀：在输入数据前添加定义好的 embedding 向量作为前缀。这些前缀将与原始输入一起传递给模型进行训练。

微调模型：使用带有前缀的输入数据进行微调。在这个过程中，只有前缀部分的参数会被更新，而原始预训练模型的参数保持不变。

评估和优化：在验证集上评估模型的性能并进行优化调整。通过不断迭代和优化，我们可以得到适用于特定任务的微调模型。

总结来说，Prompt Tuning 是一种高效、实用的模型微调方法。通过在输入前添加连续的任务相关 embedding 向量进行训练，可以降低计算量和参数量，加速训练过程。同时，仅需少量数据即可进行有效的微调，降低了对大量标注数据的依赖。此外，可以针对不同的任务定制不同的 Prompt，具有较强的任务适应性。在实际应用中，Prompt Tuning 可以帮助我们快速适应各种任务需求，提高模型的性能表现。