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。