当前位置：首页 > news >正文

PPT: Pre-trained Prompt Tuning - 预训练提示调优详解

news 2025/11/11 7:47:13

本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

📖 摘要与核心思想

PPT (Pre-trained Prompt Tuning) 是一种创新的参数高效微调方法，由清华大学团队提出，旨在解决超大模型训练和调优中的资源消耗问题。与传统微调需要更新所有参数不同，PPT通过引入预训练的提示参数来引导模型适应下游任务，实现了在少量标注数据下的高效适配。

🎯 核心动机：传统大模型全参数微调需要巨大计算资源和存储空间，而直接提示工程效果不稳定。PPT通过在预训练阶段学习通用的提示初始化，使模型能够快速适应各种下游任务。
🚀 主要贡献：
- 提出了预训练提示参数的概念，为下游任务提供更好的初始化
- 实现了分布式计算支持，能够处理超大模型
- 提供了可视化界面，简化了模型训练和调优过程

本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

往期文章推荐:

20.敏感性分析（Sensitivity Analysis）在机器学习中的应用详解
19.SPT：选择性提示调优——让模型自动学习最佳提示插入策略
18.余弦相似度：衡量向量空间方向一致性的核心度量
17.HotpotQA：推动多跳推理问答发展的标杆数据集
16.Search-o1：增强大型推理模型的主动搜索能力
15.ViDoRAG详解：多模态文档检索增强生成框架的革命性突破
14.Graph-R1：智能图谱检索增强的结构化多轮推理框架
13.动态知识蒸馏（Dynamic KD）技术详解
12.探索LoSA：动态低秩稀疏自适应——大模型高效微调的新突破
11.DropLoRA技术详解：克服大模型微调过拟合的创新方法
10.SparseLoRA技术详解：基于动态稀疏性的大模型高效微调方法
9.LIFT：基于低秩引导的稀疏微调
8.微软SPARTA框架：高效稀疏注意力机制详解
7.差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）详解
6.差分隐私：机器学习和数据发布中的隐私守护神
5.FSDP（Fully Sharded Data Parallel）全分片数据并行详解
4.Megatron-LM张量并行详解：原理、实现与应用
3.BPE（Byte Pair Encoding）详解：从基础原理到现代NLP应用
2.LayerNorm（层归一化）详解：原理、实现与应用
1.MinHashLSH 详解：高维数据相似性搜索与去重的关键技术

🏗️ 技术原理深度解析

1. 🔍 传统微调的局限性

传统大模型微调面临两大挑战：

资源消耗大：需要更新所有模型参数，计算成本和存储需求高
数据需求高：需要大量标注数据才能达到良好效果

2. 💡 PPT的核心架构

PPT框架包含两个关键阶段：预训练阶段和提示调优阶段。

预训练阶段：

在大规模无标注数据上训练提示参数
学习通用的提示表示，捕捉语言理解的基本模式
为下游任务提供良好的初始化起点

提示调优阶段：

在下游任务上微调预训练的提示参数
只更新少量提示参数，冻结主干模型
实现快速适应和高效训练

3. ⚙️ 分布式训练支持

PPT框架采用分布式计算技术，可以在多个GPU或服务器上并行运算，解决了超大模型训练的内存和速度瓶颈。与传统的单GPU训练相比，PPT框架可以大幅度提高训练速度和效率，为超大模型的训练和调优提供了可能性。

📊 优势特点分析

与传统方法对比

特性	传统全参数微调	传统提示调优	PPT
参数效率	低	高	非常高
计算资源	大量需求	中等需求	低需求
数据需求	大量标注数据	少量标注数据	极少标注数据
训练速度	慢	中等	快
泛化能力	任务特定	中等	强