1. Prefix-tuning

1.背景

        2021年论文《Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation》中提出了 Prefix Tuning 方法。与Full-finetuning 更新所有参数的方式不同，该方法是在输入 token 之前构造一段任务相关的 virtual tokens 作为 Prefix，然后训练的时候只更新 Prefix 部分的参数，而 Transformer 中的其他部分参数固定。主要的创新点在于对之前传统的人工构造prompt模板方式进行了改进。因为之前的人工构建的template是离散的，且针对不同的下游任务，需要构建不同的模版。而没有通用的标准去评价模板效果的优劣。所以Prefix Tuning旨在创建一种连续的可学习的模板，将prompt转换为virtual tokens embedding，并将其添加至输入中，作为输入的前缀。

2.技术原理

        前缀微调（prefix-tunning），用于生成任务的轻量微调。前缀微调将一个连续的特定于任务的向量序列添加到输入，称之为前缀，如下图中的红色块所示。与提示（prompt）不同的是，前缀完全由自由参数组成，与真正的 token 不对应。相比于传统的微调，前缀微调只优化了前缀。因此，我们只需要存储一个大型 Transformer 和已知任务特定前缀的副本，对每个额外任务产生非常小的开销。

        prefix-tuning技术，相对于fine-tuning，在调节模型的过程中只优化一小段可学习的continuous task-specific vector（prefix）而不是整个模型的参数。该方法其实和构造 Prompt 类似，只是 Prompt 是人为构造的“显式”的提示，并且无法更新参数，而Prefix 则是可以学习的“隐式”的提示。手动尝试最优的提示无异于大海捞针，于是便有了自动离散提示搜索的方法，但提示是离散的，神经网络是连续的，所以寻找的最优提示可能是次优的。

        针对不同的模型结构，需要构造不同的Prefix。

        1.针对自回归架构模型：在句子前面添加前缀，得到 z = [PREFIX; x; y]，合适的上文能够在固定 LM 的情况下去引导生成下文（比如：GPT3的上下文学习）。

        2.针对编码器-解码器架构模型：Encoder和Decoder都增加了前缀，得到 z = [PREFIX; x; PREFIX0; y]。Encoder端增加前缀是为了引导输入部分的编码，Decoder 端增加前缀是为了引导后续token的生成。

        对于transformer的每一层 (不只是输入层，且每一层transformer的输入不是从上一层输出，而是随机初始化的embedding作为输入)，都在真实的句子表征前面插入若干个连续的可训练的"virtual token" embedding，这些伪token不必是词表中真实的词，而只是若干个可调的自由参数。

        为了防止直接更新 Prefix 的参数导致训练不稳定的情况，在 Prefix 层前面加了 MLP 结构(相当于将Prefix 分解为更小维度的 Input 与 MLP 的组合后输出的结果)，训练完成后，只保留 Prefix 的参数。

        另外，实验还对比了位置对于生成效果的影响，Prefix-tuning也是要略优于Infix-tuning的。其中，Prefix-tuning形式为 [PREFIX; x; y]，Infix-tuning形式为 [x; INFIX; y]。

peft_config = PrefixTuningConfig(task_type="CAUSAL_LM", num_virtual_tokens=20)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True)
model = get_peft_model(model, peft_config)

2. Prompt Tuning

1.背景

       大模型全量微调对每个任务训练一个模型，开销和部署成本都比较高。同时，离散的prompts（指人工设计prompts提示语加入到模型）方法，成本比较高，并且效果不太好。

        基于此，2021年谷歌在论文提出了《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》方法（Prompt Tuning）通过反向传播更新参数来学习prompts，而不是人工设计prompts；同时冻结模型原始权重，只训练prompts参数，训练完以后，用同一个模型可以做多任务推理。 

        Prompt Tuning 是中提出的微调方法。该方法可以看作是 Prefix Tuning 的简化版本，只在输入层加入 prompt tokens，并不需要加入 MLP 进行调整来解决难训练的问题，主要在 T5 预训练模型上做实验。似乎只要预训练模型足够强大，其他的一切都不是问题。作者也做实验说明随着预训练模型参数量的增加，Prompt Tuning的方法会逼近 Fine-tune 的结果。

2.技术原理

        固定预训练参数，它给每个任务定义了自己的Prompt embedding，并只训练这些 embedding，然后拼接到数据上作为输入，但只在输入层加入prompt tokens，并且不需要加入 MLP 进行调整来解决难训练的问题。左图为单任务全参数微调，右图为 Prompt tuning。

        对于给定的GPT模型，soft prompt embedding被初始化为一个二维矩阵，其size为(total_virtual_tokens, hidden_size)。每个任务都有它自己的矩阵（下面称为task embedding），这些矩阵相互独立。在训练过程中，整个GPT模型的参数都会被冻结，只有任务的矩阵会被更新（以gradient descent的方式）。

        task embedding有两种初始化的方式：

        1.随机分布

        2.用现有的vocabulary embeddings初始化（即指定token，比如"请分析这句话的情感"，再转换为embedding）--更推荐的方式

        同时，Prompt Tuning 还提出了 Prompt Ensembling，也就是在一个批次（Batch）里同时训练同一个任务的不同 prompt（即采用多种不同方式询问同一个问题），这样相当于训练了不同模型，比模型集成的成本小多了。

        Prompt Tuning 论文中还探讨了 Prompt token 的初始化方法和长度对于模型性能的影响。通过消融实验结果发现，与随机初始化和使用样本词汇表初始化相比，Prompt Tuning采用类标签初始化模型的效果更好。不过随着模型参数规模的提升，这种gap最终会消失。

        Prompt token 的长度在20左右时的表现已经不错（超过20之后，提升Prompt token长度，对模型的性能提升不明显了），同样的，这个gap也会随着模型参数规模的提升而减小（即对于超大规模模型而言，即使 Prompt token 长度很短，对性能也不会有太大的影响）。

        对于T5的XXL的model来说，全量的model tuning每个下游任务需要11B的参数量，用prompt tuning只需要20480个参数。需要注意跟prefix-tuning不同点：这里的prompt-tuning没有包含中间层的prefix，也没有对下游任务的输出网络进行修改。在prefix-tuning中使用了MLP进行prefix的reparameter。

class PromptEmbedding(torch.nn.Module):
    ......
    def forward(self, indices):
        # Just get embeddings
        prompt_embeddings = self.embedding(indices)
        return prompt_embeddings