大模型微调原理与代码实战案例（一）：Prompt Tuning

最新推荐文章于 2025-04-12 21:03:09 发布

Python算法实战

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分类专栏：大模型文章标签： prompt 人工智能

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随着ChatGPT的快速崛起，大型模型的时代正在发生革命性变化。但对于很多人而言，进行大型模型的预训练或全面微调似乎是遥不可及的。

不过随着多种高效参数微调技术的涌现，科研人员和普通开发者都有机会尝试微调这些庞大的模型了。

本文我将分享了大模型微调技术的原理及代码案例 ，完整版代码，可在文末获取。

Prompt Tuning 简述

Prompt Tuning（论文：The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning），该方法可以看作是 Prefix Tuning 的简化版本，它给每个任务定义了自己的Prompt，然后拼接到数据上作为输入，但只在输入层加入prompt tokens，并且不需要加入 MLP 进行调整来解决难训练的问题。

Prompt Tuning 微调实战

为了不影响阅读体验，完整版代码在公众号：机器学习社区，回复：pt，即可获取，这里仅列出关键步骤。

第一步，引进必要的库，如：Prompt Tuning 配置类 PromptTuningConfig。

from peft import get_peft_config, get_peft_model, PromptTuningInit, PromptTuningConfig, TaskType, PeftType

第二步，创建 Prompt Tuning 微调方法对应的配置。

peft_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=8,
    prompt_tuning_init_text="Classify if the tweet is a complaint or not:",
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)

参数说明：

prompt_tuning_init：提示嵌入的初始化方法。PEFT支持文本（TEXT）和随机（RANDOM）初始化。在原理篇中提到过 Prompt token 的初始化方法和长度对于模型性能有影响。与随机初始化和使用样本词汇表初始化相比，Prompt Tuning 采用类标签初始化模型的效果更好。不过随着模型参数规模的提升，这种gap最终会消失。因此，如果需要使用类标签和样本词汇表初始化需指定为TEXT。
prompt_tuning_init_text：用于初始化提示嵌入的文本，在使用文本（TEXT）初始化方法时使用。
task_type：指定任务类型。如：条件生成任务（SEQ_2_SEQ_LM），因果语言建模（CAUSAL_LM）等。
num_virtual_tokens：指定虚拟Token数。在原理篇中，提到过提示虚拟 Token 的长度在20左右时的表现已经不错（超过20之后，提升Prompt token长度，对模型的性能提升不明显了）；同样的，这个gap也会随着模型参数规模的提升而减小（即对于超大规模模型而言，即使提示虚拟 Token 长度很短，对性能也不会有太大的影响）。

第三步，通过调用 get_peft_model 方法包装基础的 Transformer 模型。

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
model = get_peft_model(model, peft_config)
model.print_trainable_parameters()

通过 print_trainable_parameters 方法可以查看可训练参数的数量(仅为8,192)以及占比（仅为0.00146%）。

trainable params: 8,192 || all params: 559,222,784 || trainable%: 0.0014648902430985358

Prompt Tuning 模型类结构如下所示：

PeftModelForCausalLM(
  (base_model): BloomForCausalLM(
    (transformer): BloomModel(
      (word_embeddings): Embedding(250880, 1024)
      (word_embeddings_layernorm): LayerNorm((1024,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
      (h): ModuleList(
        ...
      )
      (ln_f): LayerNorm((1024,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
    )
    (lm_head): Linear(in_features=1024, out_features=250880, bias=False)
  )
  (prompt_encoder): ModuleDict(
    (default): PromptEmbedding(
      (embedding): Embedding(8, 1024)
    )
  )
  (word_embeddings): Embedding(250880, 1024)
)

从模型类结构可以看到，Prompt Tuning 只在输入层加入 prompt virtual tokens，其他地方均没有变化，具体可查看 PromptEmbedding 的源码。

class PromptEmbedding(torch.nn.Module):
    def __init__(self, config, word_embeddings):
        super().__init__()

        total_virtual_tokens = config.num_virtual_tokens * config.num_transformer_submodules
        # 初始化 embedding 层
        self.embedding = torch.nn.Embedding(total_virtual_tokens, config.token_dim)
        
        # 如果使用文本进行初始化，执行如下逻辑，PromptTuningConfig 配置类需要传入初始化文本。
        if config.prompt_tuning_init == PromptTuningInit.TEXT:
            from transformers import AutoTokenizer

            tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.tokenizer_name_or_path)
            init_text = config.prompt_tuning_init_text
            init_token_ids = tokenizer(init_text)["input_ids"]
            # Trim or iterate until num_text_tokens matches total_virtual_tokens
            num_text_tokens = len(init_token_ids)
            if num_text_tokens > total_virtual_tokens:
                init_token_ids = init_token_ids[:total_virtual_tokens]
            elif num_text_tokens < total_virtual_tokens:
                num_reps = math.ceil(total_virtual_tokens / num_text_tokens)
                init_token_ids = init_token_ids * num_reps
            init_token_ids = init_token_ids[:total_virtual_tokens]

            word_embedding_weights = word_embeddings(torch.LongTensor(init_token_ids)).detach().clone()
            word_embedding_weights = word_embedding_weights.to(torch.float32)
            # 初始化embedding层的权重
            self.embedding.weight = torch.nn.Parameter(word_embedding_weights)

    def forward(self, indices):
        # Just get embeddings
        prompt_embeddings = self.embedding(indices)
        return prompt_embeddings

第四步，模型训练的其余部分均无需更改，当模型训练完成之后，保存高效微调部分的模型权重以供模型推理即可。

peft_model_id = f"{model_name_or_path}_{peft_config.peft_type}_{peft_config.task_type}"
model.save_pretrained(peft_model_id)

输出的模型权重文件如下所示：

/data/nfs/llm/model/bloomz-560m_PROMPT_TUNING_CAUSAL_LM
├── [ 500]  adapter_config.json
├── [ 33K]  adapter_model.bin
└── [ 111]  README.md

0 directories, 3 files

注意：这里只会保存经过训练的增量 PEFT 权重。其中，adapter_config.json 为 Prompt Tuning 配置文件；adapter_model.bin 为 Prompt Tuning 权重文件。

第五步，加载微调后的权重文件进行推理。

from peft import PeftModel, PeftConfig

peft_model_id = f"{model_name_or_path}_{peft_config.peft_type}_{peft_config.task_type}"

# 加载PEFT配置
config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model_id)

# 加载基础模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path)
# 加载PEFT模型
model = PeftModel.from_pretrained(model, peft_model_id)

# Tokenizer编码
inputs = tokenizer(f'{text_column} : {dataset["test"][i]["Tweet text"]} Label : ', return_tensors="pt")

# 模型推理
outputs = model.generate(
        input_ids=inputs["input_ids"], 
        attention_mask=inputs["attention_mask"], 
        max_new_tokens=10, 
        eos_token_id=3
    )

# Tokenizer 解码
print(tokenizer.batch_decode(outputs.detach().cpu().numpy(), skip_special_tokens=True))