Transformer——Q79 推导前缀调优（Prefix Tuning）的软提示梯度传播路径-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pzccool/article/details/147924097

该问题归类到Transformer架构问题集——前馈网络——参数高效设计。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。

1. 引言

在大语言模型（LLM）的应用浪潮中，如何高效地将预训练模型适配到特定任务，成为了学术界和工业界共同关注的焦点。前缀调优（Prefix Tuning）作为一种新兴的轻量化微调技术，凭借其独特的软提示（Soft Prompt）机制，为 LLM 的微调提供了全新的思路。理解前缀调优中软提示的梯度传播路径，不仅有助于揭示其在参数高效微调背后的工作原理，还能为进一步优化模型性能、拓展应用场景提供重要的理论依据。接下来，我们将深入推导前缀调优的软提示梯度传播路径，结合丰富实例与代码，全面解析这项技术。

2. 前缀调优基础

2.1 技术定义与核心思想

前缀调优是一种针对 LLM 的参数高效微调方法，它无需对预训练模型的主体参数进行大规模改动，而是通过在输入序列前添加一段可学习的连续向量，即软提示，来引导模型生成符合特定任务需求的输出。其核心思想在于利用软提示对预训练模型的注意力机制和隐藏层状态进行调控，以较小的参数更新量实现模型在不同任务上的有效适配。

2.2 与传统微调方法的区别

传统的全量微调方法需要更新预训练模型的所有参数，这不仅消耗大量的计算资源和时间，还容易引发过拟合问题。而前缀调优仅对软提示参数进行优化，预训练模型的主体参数保持冻结状态。这种方式大幅减少了需要学习的参数数量，同时降低了模型在不同任务间迁移时的冲突风险，使得模型能够在保持泛化能力的基础上，快速适应新任务。

3. 相关技术原理与数学基础

3.1 注意力机制

注意力机制是 LLM 实现高效语义理解与信息交互的关键。以 Transformer 架构中的多头注意力机制为例，输入序列首先被映射为查询向量（Query, Q）、键向量（Key, K）和值向量（Value, V）。在计算注意力分数时，通过公式 $Attention(Q, K, V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$ ，其中 $d_k$ 是键向量的维度。注意力机制使得模型能够根据不同的任务需求，动态地聚焦于输入序列中的重要信息。在前缀调优中，软提示向量会参