Prompt Tuning（提示学习）

直观理解

Prompt Tuning就像是教会模型理解特定的"提问方式"。想象一个外语老师，我们不需要重新教他整个语言体系，只需要让他学会用特定的方式提问和回答。通过设计合适的提示模板，我们可以引导模型更好地完成特定任务。

技术原理

1. 提示设计

提示学习的核心要素：

• 任务模板设计
• 标签词映射
• 连续提示优化

2. 参数更新

在Prompt Tuning中，我们主要优化两类参数：

$P(y|x) = f_{\theta}(x, p_{\phi})$

其中：

• $\theta$ 是冻结的预训练模型参数
• $p_{\phi}$ 是可训练的提示参数
• $f$ 是模型前向计算函数

数学推导

1. 离散提示

对于分类任务，标签词映射函数：

$v(y) = \text{argmax}_{w \in V} P(w|x, p_{\text{template}})$

其中：

• $V$ 是词表
• $p_{\text{template}}$ 是提示模板
• $v(y)$ 是标签到词的映射

2. 连续提示

优化目标函数：

$\mathcal{L} = -\sum_{i=1}^N \log P(y_i|x_i, p_{\phi})$

实现细节

class PromptTuning(nn.Module):
    def __init__(self, model, prompt_length=20, num_labels=2):
        super().__init__()
        self.model = model
        # 冻结预训练模型参数
        for param in self.model.parameters():
            param.requires_grad = False
            
        # 初始化可训练的提示嵌入
        self.prompt_embeddings = nn.Parameter(
            torch.randn(prompt_length, model.config.hidden_size)
        )
        
        # 标签映射层
        self.label_mapping = nn.Linear(
            model.config.hidden_size,
            num_labels
        )
        
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        # 拼接提示嵌入
        batch_size = input_ids.shape[0]
        prompt_embeds = self.prompt_embeddings.expand(batch_size, -1, -1)
        
        # 获取输入嵌入
        inputs_embeds = self.model.embeddings(input_ids)
        
        # 合并提示和输入
        combined_embeds = torch.cat([prompt_embeds, inputs_embeds], dim=1)
        
        # 模型前向传播
        outputs = self.model(
            inputs_embeds=combined_embeds,
            attention_mask=attention_mask
        )
        
        # 分类预测
        logits = self.label_mapping(outputs.last_hidden_state[:, 0])
        return logits

优化技巧

1. 提示设计策略

1. 模板构建

   • 任务描述清晰
   • 结构简单统一
   • 避免歧义

2. 标签词选择

   • 语义相关性
   • 词频考虑
   • 一致性验证

2. 训练优化

1. 提示长度

   • 任务复杂度
   • 计算效率
   • 性能平衡

2. 初始化方法

   • 随机初始化
   • 基于词嵌入
   • 任务相关初始化

应用场景

1. 分类任务

   • 文本分类
   • 情感分析
   • 意图识别

2. 生成任务

   • 文本摘要
   • 问答系统
   • 对话生成

注意事项

1. 提示设计

   • 任务适配性
   • 语言一致性
   • 模板复杂度

2. 训练策略

   • 学习率选择
   • 批次大小
   • 训练轮次

3. 评估方法

   • 多样性验证
   • 鲁棒性测试
   • 效果对比