Fine-tuning: 一种针对大模型的优化策略

在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型已成为一种强大的工具，但其效果往往受到诸多因素的限制，包括模型大小、任务类型以及数据集等。针对这些问题，各种优化方法如微调（fine-tuning）、prompting等被相继提出。本文将深度解析P-tuning v2为何对大模型有效，主要体现在以下几个方面：

一、连续提示的独立添加
P-tuning v2在解决微调中存在的困难时，采取了一种新的方式，即将可训练的连续提示独立添加到每个transformer层的输入中。这种方式借鉴了前缀优化（Li and Liang, 2021）的思想，通过在输入序列中添加可学习的提示，引导模型学习特定任务。对于大模型来说，这种提示的添加方式能够更好地调整模型参数，使其适应复杂的自然语言处理任务。

二、任务普遍性的提升
P-tuning v2还对原有的微调方法做了一些改进，主要体现在两个方面：一是删除了带有LM头的verbalizers，二是返回到带有普通线性头的传统类别标签。这两个改进使得P-tuning v2更加适用于各种不同的任务类型，而不仅仅局限于某一种特定的任务。对于大模型来说，这种改进可以更好地提升模型的任务普遍性，使其在不同的任务中都能取得良好的效果。

三、参数优化与性能提升
P-tuning v2在参数优化和性能提升方面也表现出色。适当的优化可以使得P-tuning v2在广泛的模型规模和NLU任务中普遍有效。与微调的性能相匹配，P-tuning v2只需要微调参数的0.1%-3%，这大大降低了模型的训练时间和计算成本。同时，由于P-tun