說起fine-tuning，大家再熟悉不過了，NLP和CV領域基本都是各種預訓練模型了。

使用預訓練模型最重要的一步就是fine-tuning，因為下游任務是多種多樣的，所以每種下游任務都要有個副本，并且finetune會改變所有的參數(shù)。這篇論文<Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Genreration>就提出一個輕量級的替代方式，使得語言模型參數(shù)固定，優(yōu)化一個較小的特定任務的向量(論文叫prefix).該方案是受到最近大火的Prompting的啟發(fā)，僅僅用0.1%額外參數(shù)，就可以獲得更好的表現(xiàn)。

問題定義

生成式任務就是給個上下文x，然后輸出一個序列的tokens.這篇論文就聚焦兩個任務，一個是table-to-text，x就是一個表格的數(shù)據(jù)，y就是文本描述.在總結任務中，x就是一篇文章，y就是一小段總結。

假設我們有自回歸模型GPT(transformer的結構，12層)，讓z = [x;y]，聚合x和y，Xidx是x的索引，Yidx是y的索引，hi(j)是transformer第j步的輸出，hi = [hi(1),...,hi(n)]，生成hi的輸入是zi和h<i為下式：

hi用來計算下一個token的概率分布:

p(zi+1 | h <=i) = softmax(Whi(n))

還有一種生成式架構是encoder-decoder，就是BART，大家也很熟不贅述，同GPT比就是BART的encoder是雙向的，decoder是單向的。如下圖所示:

Prefix-Tuning

prefix-tuning在生成式任務中可以替代fine-tuning，方法就是在自回歸模型前加個prefix,z=[PREFIX;x;y]或者再encoder和decoder前都加prefix,z=[PREFIX;x;PREFIX';y]，如問題描述中的圖所示。Pidx表示prefix中的索引，hi由下式所示:

這里我們固定GPT的參數(shù)，只會訓練prefix中的參數(shù)，很明顯，對于非prefix的token，都會依賴prefix的hi。論文中提到，直接更新prefix的參數(shù)會導致優(yōu)化的不穩(wěn)定，因此會在prefix上加個mlp的映射:

參考文獻：

No Fine-Tuning, Only Prefix-Tuning

總結

以上是生活随笔為你收集整理的No Fine-Tuning, Only Prefix-Tuning的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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