Prefix Tuning论文解读

引言

在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型如BERT、GPT等在各种任务中展现出强大的性能。然而，这些模型在应用于特定任务时，通常需要进一步的微调（fine-tuning），即调整模型参数以适应新任务的数据分布。然而，传统的微调方法存在一些问题，如参数效率低下、难以扩展到大量任务以及可能导致的灾难性遗忘等。

本文将详细介绍Prefix Tuning的思路、结构、优点以及潜在的应用和挑战。首先，我们将概述Prefix Tuning的基本原理和动机；接着，详细阐述其技术实现和模型结构；然后，分析Prefix Tuning相比传统微调方法的优势；最后，讨论其在实际应用中的潜力和面临的挑战。

2101.00190 (arxiv.org)

为什么还需要对GPT进行微调？

既然GPT已经通过各种数据集进行了问题回答、文本摘要、翻译或分类的训练，为什么还需要对GPT进行微调呢？

微调，使得模型在特定领域表现更好更稳定，而且使用成本大大降低。

微调GPT 有哪些挑战？

简单来说，定制一个GPT的意思是迭代更新其所有参数，以便它能够执行特定的工作。然而，大多数LLMs具有少则十几亿多则百亿千亿的参数，想更新所有参数非常昂贵，可能一个百亿个参数的物理文件大小都超过100GB。

如果更新一遍的微调GPT的难度很高，如何开发高效的微调方法？

解决的主要思路是不要改变那数十亿个预训练参数，而是添加一些参数层并只训练这些参数。

Prefix Tuning 核心概念

动机

传统的微调方法通过调整预训练模型的所有参数来适应新任务，这虽然有效，但存在几个显著的问题：

1. 参数效率低下：每个新任务都需要一个全新的模型副本，这导致参数冗余和存储成本增加。
2. 难以扩展：随着任务数量的增加，存储和训练成本迅速上升。
3. 灾难性遗忘：在连续学习多个任务时，模型可能会忘记之前学习的任务。

为了克服这些问题，Prefix Tuning提出了一种新的思路：通过向预训练模型添加可训练的连续提示（prompts），而不是直接修改模型的主要参数，来实现对新任务的适应。

Prefix-tuning的概念

本文将解释Prefix-tuning （前缀微调），为了解释前缀微调，先从Prompts提示的概念开始。

Prompt