Fine-tuning过时啦，NLG生成任务如何Tuning？

论文原文：Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation， 2021，不到一年的文章，引用已经两百多了，你说呢。 git: https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning

Fine-tuning范式大家肯定都再熟悉不过，微调所有语言模型参数，而从gpt3出现之后提出的in-context learning，还是越来越火的prompt，fine-tuning 已经out of state了。而这篇文章就提出prefix-tuning的nlg训练方法。

动机

国际惯例，列举finetuning缺点：

• 需要微调语言模型所有参数，每个任务都需要保存一遍所有的模型参数。
• 同时，最近也有lightweight fine-tuning，即固定语言模型大部分参数，微调2-4%任务相关的参数，但是作者认为还是太多。

受启发于gpt3出现之后提出的in-context learning（固定语言模型参数），因此，prefix-tuning致力于如何不改变语言模型参数的方式，增加一些任务相关的（task-specific）额外的参数，希望效果甚至超过finetune（降本增效）。

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如图，prefix-tuning每个任务有少量prefix的参数，约占整体0.1%，远小于lightweight fine-tuning的2-4%。

方法

出发点：生成任务，想要生成合适的下文，只要给语言模型输入合适的上文（prompt），就能在不改变语言模型参数的情况下获得对应的输出，例如想要生成Obama，那么上文输入Barack大概率是可行的。问题就是如何学到上文，以及上文是什么形式的输入。

首先是输入：

1. 上文如果是离散的token的话，难以学习，可以通过搜索，不够精细。
2. 如果是continuous word embeddings，那么就可以通过梯度优化向量。选他没错。

其次就是如何学习，文章定义Prefix方式，即：

• 对于自回归模型：z = PREFIX; x; y
• 对于encoder-decoder模型：z = PREFIX; x; PREFIX′; y，e-d都包含了prefix作为prompt。

而prefix是什么呢？是virtual tokens，使用$P_\theta$保存的向量作为激活层的输入向量，而其他token正常使用语言模型激活层的输出。

$$

h{i}=\left{\begin{array}{ll}P{\theta}i,:, & \text { if } i \in \mathrm{P}{\mathrm{idx}} \ \mathbf{L M}{\phi}\left(z{i}, h{<i}\right), & \text { otherwise }\end{array}\right.

$$

注意这里是激活层，至于为什么是激活层，后面会通过实验说明为什么，结构图如下：prefix的输出隐变量来自于$P_{theta}$保存的隐变量。 眼尖的同学可能会发现这样的话隐变量中可能会丢失上下文信息，讲道理应该在词向量层，只有virtual tokens可训，其他词向量不可训才对。 我理解因为prefix的token相对位置都是固定的，所以训练后向量中本身就有一些上下文信息，因为上下文就基本不变，所以每次都是一样的也影响不大。

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实验

在训练阶段，只有$P_{\theta}$是可训练的，无论gpt2-MEDIUM还是LARGE，相比之前的模型基本都可比，有些甚至更优，而这是在只改变0.1%参数的情况下。不得不说降本增效啊。

image.png

至于为什么prefix是激活层？为什么是在开头，如果在句子后面会怎么样？还有其他位置呢？

因此文章还研究了：

• 从embedding层微调、
• infix（ x;INFIX; y）：位置对于生成效果的影响，prefix也是要略优于infix的。

其中prefix-tuning是PREFIX; x; y形式，infix-tuning即x; INFIX; y

下过如下图，prefix都是最优的。

实验效果

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