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今天带来微调LLM的第二篇论文笔记Prefix-Tuning。
作者提出了用于自然语言生成任务的prefix-tuning(前缀微调)的方法，固定语言模型的参数而优化一些连续的任务相关的向量，称为prefix。受到了语言模型提示词的启发，允许后续的token序列注意到这些prefix，当成虚拟toke…引言
今天带来微调LLM的第二篇论文笔记Prefix-Tuning。
作者提出了用于自然语言生成任务的prefix-tuning(前缀微调)的方法，固定语言模型的参数而优化一些连续的任务相关的向量，称为prefix。受到了语言模型提示词的启发，允许后续的token序列注意到这些prefix，当成虚拟token。
只需要修改0.1%的参数量，在全量数据设定下，前缀微调能获得较好的效果；而在少数据设定下，它的表示甚至超过了全量微调，并且泛化能力更好。
总体介绍
全量微调需要保存原始模型的完全参数拷贝，这是非常耗费资源的。一种解决这个问题的自然选择是轻量微调(lightweight fine-tuning)，固定住大多数参数仅调整少部分。比如我们上次介绍的Adapter微调通过插入任务相关的额外层，在自然语言理解和生成任务上获得了不错的表现。
GPT-3通过上下文学习(in-context learning)，一种提示词的形式，不需要调整任何LM的参数。比如针对摘要任务的TL;DR，以及添加少部分样本到输入中，然后LM生成任务相关的输出。然而这种方法受限于输入的长度，上下文学习只能限定少量的训练样本。 考虑生成一个关于表格数据描述内容的任务，如图1所示。输入是一个线性的表格，比如name: Starbucks | type: coffee s
