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VPT的核心思想是，在适配下游任务时，我们应当冻结 (freeze) 强大的预训练模型本身，只通过训练一小组额外添加的、轻量级的提示 (Prompts) 来引导模型的行为。

这很容易理解，想想GPT：为什么一个Transformer Decoder能做这么多事？就是因为对于不同的任务，我们会喂给模型不同的prompt麻。

前置知识（prompt tuning）

这里说一下prompt tuning。

研究者发现，人想出来的文字指令不一定是最高效的。于是，一个聪明的想法诞生了：
我们不再手动设计文字，而是创建几个可学习的虚拟指令 (learnable vectors)。我们冻结大模型，只训练这几个“虚拟指令”，让机器自己学会针对特定任务的、最高效的“暗号”。

VPT就是将这个思想完美地迁移到了视觉领域。它解决了核心问题：对于一个看图的模型，它的“暗号”应该是什么？答案就是可学习的提示向量 (Prompt Tokens)。

VPT的核心方法

• 首先，准备一个强大的、已预训练好的Vision Transformer (ViT) 模型，并冻结其所有参数。这意味着ViT本身庞大的知识库在整个微调过程中保持不变。

• 创建一小组（例如 $k=10$ 个）全新的、可学习的向量，称为提示向量(Prompt Tokens)。

• 在处理一张图片时，ViT会先将其切分为一系列图像块向量 (patch tokens)。我们将上一步创建的“提示向量”插入到这串图像块向量序列的最前面。

• 在训练时，只有这些新插入的“提示向量”和任务所需的分类头 (classification head) 会被更新。整个ViT主干网络（上亿参数）不参与梯度更新。

• 训练的目标是，让这些最初随机的“提示向量”学会充当一个任务指令。例如，在飞机型号识别任务中，这些提示会通过学习，演变成一种能引导ViT模型将注意力高度集中于区分不同飞机（如波音系列）细微特征的“控制信号”。