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近年来，以GPT为代表的大型预训练模型（Pre-trained Language Models, PLMs）在自然语言生成任务中表现出色。为了更好的适配下游任务，传统的全参数微调（Fine-tuning）需要为每个下游任务存储和更新数十亿参数，这对计算资源和存储成本提出了巨大挑战。针对这个问题，GPT3中提出了prompt工程，然而大模型对用户设计的prompt比较敏感，因而也难以保证效果。在此背景下，Prompt Tuning作为一种轻量高效的微调方法备受关注，仅需对每一个任务训练一个提示向量，就可以大大提高大模型在这项任务的表现。

一、什么是Prompt Tuning？

传统的Fine-tuning通过在预训练模型的基础上添加任务相关层（如分类器）并更新所有参数来适应具体任务。然而，这种方法有两个主要缺陷：

• 参数低效：每个下游任务需独立保存完整模型副本。
• 灾难性遗忘：微调可能覆盖预训练模型中的通用知识。

相比之下，Prompt Tuning的核心思想是通过在输入中插入可学习提示（Prompt），以极小的参数调整来适配下游任务。这种方法仅需优化提示相关的参数（通常占总参数的0.1%~1%），而冻结原始模型参数。如Figure1所示，Prompt Tuning所需要训练的参数最小。prompt Design就是Prompt工程，是不可训练的。

Figure1、不同微调方法所更新的参数

二、Prompt Tuning训练过程

2.1、设计提示模板

在原始输入前添加 k 个可学习的提示嵌入（例如 [P1][P2][P3][P4]），并拼接模板引导输出。例如：
Input: [P1][P2][P3][P4] 这部电影很有趣。总体评价是 [MASK] 的。

其中，

• • [P1]-[P4]：可训练的提示，相当于4个待学习的token。每个P的嵌入维度与文本嵌入的维度一致，比如768。
  • [MASK]：模型需预测的位置，映射到标签（如“好”→“正面”，“差”→“负面”）。
  • 对于k的选择，论文中做了实验，20个性价比最高，如Figure3所示。本文中仅以4个作为例子。

Figure3

2.2、输入编码

• • 输入文本被转换为嵌入向量。
  • 提示嵌入与原始输入的嵌入向量拼接后输入冻结的预训练模型（如 GPT3）。

2.3、计算损失

• • 模型预测 [MASK] 位置的 token 概率（如“好”的概率为 0.8，“差”为 0.2）。
  • 根据真实标签（假设是“正面”），计算交叉熵损失：Loss = -log(P("好"))。

2.4、反向传播

• • 仅更新提示嵌入的参数（[P1]-[P4] 嵌入向量）。
  • 预训练模型的参数保持冻结。

3、预测过程

Prompt Tuning训练完毕后，可学习提示嵌入的向量就保持不变，对该任务下的所有问题都使用这个提示嵌入。换言之，不管用户输入的问题是什么，只要是同一个任务下的问题，所插入的提示嵌入[P1]-[P4]都是一样的。要适配多任务，就需要为每一个任务训练一个可学习的提示嵌入。

3.1、添加训练后的提示

新输入 特效很棒，但剧情糟糕。 与前缀提示拼接：
[P1][P2][P3][P4] 特效很棒，但剧情糟糕。总体评价是 [MASK] 的。

其中，“总体评价是 [MASK] 的”是人工针对这项任务所设计的模板。要注意的是，训练后得到的是P1-P4四个嵌入向量，而不是4个token。需要对输入文本进行embedding后再与学习到的提示嵌入进行拼接。

3.2、模型推理

冻结的预训练模型处理整个输入序列，预测 [MASK] 位置的 token 概率（例如“差”的概率为 0.7）。

3.3、映射到标签

根据 [MASK] 预测结果（“差”），输出类别为“负面”。

4、参考文献

【1】 The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning