大模型参数高效微调技术原理综述（二）：BitFit、Prefix Tuning与Prompt Tuning

引言

在自然语言处理（NLP）领域，大模型如GPT、BERT等因其强大的语言理解和生成能力而备受瞩目。然而，直接应用这些预训练模型到特定任务时，往往需要针对任务特点进行微调。传统的全模型微调方法虽然有效，但计算资源消耗大，且在数据量有限的情况下容易过拟合。因此，参数高效微调技术应运而生，旨在以更少的参数更新和更低的计算成本实现模型性能的显著提升。本文将详细介绍三种参数高效微调技术：BitFit、Prefix Tuning和Prompt Tuning，探讨它们的技术原理、实现细节及应用场景。

BitFit：仅更新偏置项的微调方法

技术原理

BitFit（Bias-only Fine-Tuning）是一种极简的参数高效微调方法，其核心思想是仅更新模型中的偏置项（bias terms），而保持其他参数（如权重矩阵）不变。偏置项在神经网络中通常用于调整激活函数的阈值，对模型输出有重要影响，但相对于权重矩阵，其参数数量较少。因此，BitFit通过仅更新偏置项，显著减少了微调过程中的参数数量和计算成本。

实现细节

在实现BitFit时，首先需要从预训练模型中提取出所有可训练的偏置项。这些偏置项通常位于全连接层、卷积层等神经网络组件中。然后，在微调阶段，仅对这些偏置项进行梯度更新，而权重矩阵等其他参数保持不变。为了实现这一点，可以在模型训练过程中通过掩码（mask）技术来屏蔽权重矩阵的梯度更新。

应用场景

BitFit适用于计算资源有限或数据量较小的场景。由于仅更新偏置项，BitFit在保持模型性能的同时，显著降低了微调过程中的计算成本和过拟合风险。此外，BitFit还可以作为全模型微调的预处理步骤，先通过BitFit快速调整模型偏置，再进行全模型微调，以进一步提高模型性能。

Prefix Tuning：前缀嵌入的微调方法

技术原理

Prefix Tuning是一种通过添加可训练的前缀嵌入（prefix embeddings）来实现参数高效微调的方法。其核心思想是在输入序列前添加一组可学习的前缀向量，这些前缀向量与原始输入序列共同作为模型的输入，从而影响模型的输出。通过调整前缀向量的值，可以实现对模型行为的微调，而无需更新整个模型的参数。

实现细节

在实现Prefix Tuning时，首先需要定义一组可训练的前缀向量，其维度与模型输入嵌入的维度相同。然后，在输入序列前拼接这些前缀向量，形成新的输入序列。在模型训练过程中，仅更新前缀向量的参数，而模型的其他参数保持不变。为了实现这一点，可以在模型的前向传播过程中动态地拼接前缀向量和原始输入序列。

应用场景

Prefix Tuning适用于需要快速适应新任务且计算资源有限的场景。由于仅需更新前缀向量的参数，Prefix Tuning在保持模型性能的同时，显著降低了微调过程中的参数数量和计算成本。此外，Prefix Tuning还可以与多任务学习相结合，通过共享前缀向量来实现不同任务之间的知识迁移。

Prompt Tuning：提示嵌入的微调方法

技术原理

Prompt Tuning是一种通过优化提示（prompt）来实现参数高效微调的方法。其核心思想是将任务描述或示例以自然语言的形式作为模型的输入提示（input prompt），并通过调整提示的内容来影响模型的输出。与Prefix Tuning类似，Prompt Tuning也仅需更新提示相关的参数，而无需更新整个模型的参数。

实现细节

在实现Prompt Tuning时，首先需要设计一组可学习的提示向量，这些提示向量可以以自然语言的形式表示任务描述或示例。然后，将这些提示向量与原始输入序列共同作为模型的输入。在模型训练过程中，仅更新提示向量的参数，而模型的其他参数保持不变。为了实现这一点，可以在模型的前向传播过程中动态地拼接提示向量和原始输入序列，或者通过注意力机制将提示信息融入模型的中间层。

代码示例（简化版）

import torch
import torch.nn as nn
# 假设我们有一个简单的Transformer模型
class SimpleTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers):
        super(SimpleTransformer, self).__init__()
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead),
            num_layers
        )
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)
    def forward(self, src, prompt=None):
        # 嵌入原始输入
        src_embedded = self.embedding(src)
        # 如果提供了提示，则嵌入提示并与原始输入拼接
        if prompt is not None:
            prompt_embedded = self.embedding(prompt)
            # 假设提示和原始输入具有相同的序列长度（简化处理）
            # 实际应用中可能需要更复杂的拼接方式
            src_embedded = torch.cat([prompt_embedded, src_embedded], dim=0)
        # 通过Transformer编码器
        output = self.encoder(src_embedded)
        # 通过全连接层得到输出
        output = self.fc(output)
        return output
# 初始化模型
model = SimpleTransformer(vocab_size=10000, d_model=512, nhead=8, num_layers=6)
# 假设我们有一些输入数据和提示数据
input_data = torch.randint(0, 10000, (10,))  # 随机生成的输入序列
prompt_data = torch.randint(0, 10000, (2,))   # 随机生成的提示序列
# 前向传播（带提示）
output = model(input_data, prompt=prompt_data)

应用场景

Prompt Tuning适用于需要利用自然语言描述来引导模型行为的场景。通过优化提示的内容，Prompt Tuning可以实现对模型输出的精细控制，而无需更新整个模型的参数。这使得Prompt Tuning在少样本学习（few-shot learning）和零样本学习（zero-shot learning）等场景中具有广泛应用前景。

结论

本文详细介绍了三种参数高效微调技术：BitFit、Prefix Tuning和Prompt Tuning。这些方法通过仅更新模型中的部分参数（如偏置项、前缀向量或提示向量），显著降低了微调过程中的计算成本和过拟合风险，同时保持了模型的性能。在实际应用中，可以根据具体任务需求和计算资源限制选择合适的微调方法。未来，随着大模型技术的不断发展，参数高效微调技术将在更多场景中发挥重要作用。