斯坦福轻量级微调——Prefix-Tuning 感觉还是非常优雅的只是学习隐藏向量的权重直接看代码 prompt-tuning 类似

那谷歌和斯坦福的有啥区别啊

Qwen3-Max20:15

这是个非常棒的问题！谷歌的 Prompt Tuning 和斯坦福的 Prefix-Tuning 都属于参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）方法，目标都是“只训练极少量参数，让大模型适配新任务”，但它们在技术实现、插入位置和表达能力上有关键区别。

下面我们用对比表格 + 通俗解释 + 技术细节一目了然地讲清楚：

✅ 一句话总结区别

Prompt Tuning：在“输入文字层”加可学习的“虚拟词”；
Prefix-Tuning：在“模型内部每一层”加可学习的“虚拟记忆”。

🆚 核心对比表


提出机构	Google	Stanford（Kevin Li & Percy Liang）
插入位置	输入序列的 token 层（embedding 层之前）	Transformer 每一层的 Key & Value（隐藏状态层）
是否在词表中	✅ 是（使用特殊 token，如`<prompt_0>`）	❌ 否（纯向量，不对应任何 token）
训练内容	虚拟 token 的词嵌入（embedding）	每层的prefix 向量（K/V 前缀）
影响范围	仅影响输入，后续靠模型传播	直接干预每一层的注意力机制
参数量	略少（只加输入层）	略多（每层都加，但通常仍 <1%）
表达能力	较弱（尤其小模型）	更强（尤其在生成任务上）
适用架构	Encoder、Decoder、Encoder-Decoder	更适合Decoder-only（如 GPT/Llama）或 Seq2Seq
实现复杂度	简单	稍复杂（需修改 attention）

🧒 通俗比喻对比

🍔 Prompt Tuning：在汉堡最上面加一片“魔法生菜”

你点一个普通汉堡（输入句子）。
店员在最上面放一片“会说话的生菜”（可学习 token）。
厨师（模型）看到这片生菜，就知道：“哦，客人要的是素食版！”
但生菜只出现在最开始，后面煎肉、加酱全靠厨师自己理解。

💡 影响有限，依赖模型自己“悟”。

🧠 Prefix-Tuning：给厨师戴一个“任务头盔”，每一步操作都提醒他

厨师戴上一个智能头盔（prefix 向量）。
切菜时，头盔说：“这是素食订单！”
煎肉时，头盔说：“别放肉！用豆腐！”
装盘时，头盔说：“少放酱！”
全程每一步都被引导，不容易跑偏。

💡 控制更精细，任务对齐更强。

💻 技术细节对比（以 Llama 为例）

Prompt Tuning 的输入：

text

 
[PROMPT_1] [PROMPT_2] ... [PROMPT_k] + [NASA] [launched] [a] [telescope] ...

这些 [PROMPT_i] 是词表中的特殊 token。
它们的 embedding 被优化，但之后和普通词一样流过整个网络。

Prefix-Tuning 的内部（简化）：

对每一层 Transformer：
- 原始 Key: K = X @ W_K
- 新 Key: K = concat(P_K, X @ W_K) ← P_K 是可学习向量
- 同理 Value 也加 P_V
所以每一层的 attention 都被 prefix 干预。

这意味着：即使输入词相同，不同 prefix 会让模型在每一层关注不同信息。

📈 实际效果差异


小模型（<1B）	效果较差（提示信号弱）	明显更好
大模型（>10B）	效果接近全微调	通常略优
文本生成（如摘要、对话）	一般	更强（因控制每层生成）
分类任务	足够用	略好但差距小

📌 谷歌论文发现：模型越大，Prompt Tuning 越有效（百亿参数以上接近全微调）。

🔧 实际使用建议

想最简单快速上手 → 用 Prompt Tuning
做生成任务（如对话、摘要） → 优先 Prefix-Tuning
追求极致性能 → 考虑 LoRA（目前更主流）
多任务切换 → 两者都支持（不同任务存不同 prompt/prefix）

🌟 总结


Prompt Tuning	“加几个魔法词”	粗（仅输入）	快速实验、大模型用户
Prefix-Tuning	“给每层加任务记忆”	细（每层 attention）	生成任务、追求效果

两者都是 PEFT 里程碑，Prefix-Tuning 更强大，Prompt Tuning 更简洁。如今在实际应用中，LoRA 因其稳定性和高效性更受欢迎，但理解 Prompt/Prefix Tuning 是掌握 PEFT 思想的基础！

斯坦福轻量级微调——Prefix-Tuning 举一个通俗的例子呢

Qwen3-Max

当然可以！我们用一个通俗易懂的比喻 + 具体例子来解释斯坦福提出的轻量级微调方法——Prefix-Tuning。

🌟 核心思想一句话：

不修改模型内部参数，而在输入前“悄悄加一段提示词（可学习的向量）”，引导大模型按你想要的方向回答。

这段“提示词”不是固定的文本（比如“请用中文回答”），而是一组可训练的、抽象的向量，模型没见过，但通过训练学会“看到这段向量就知道该怎么做”。

🧒 举个生活中的例子：给厨师一张“神秘配方卡”

想象你有一个全能大厨（相当于预训练好的大语言模型），他会做全世界的菜。

现在你想让他专门做“低糖健康版红烧肉”，但你不允许改动他的大脑（即不能微调他的神经网络权重——因为参数太多，成本高）。

传统做法（全参数微调）：

你让大厨重新上几年厨校，把所有菜谱都改成低糖版 → ✅有效但太贵（计算资源消耗大）。

Prefix-Tuning 做法：

你给他一张神秘的小卡片（这就是“prefix”），卡片上不是文字，而是一串只有他能懂的内部密码符号（可学习的向量）。
每次做红烧肉前，他先看一眼这张卡片，立刻就明白：“哦！这次要做低糖、少油、给糖尿病患者吃的版本。”

🔑 关键点：大厨的脑子没变，但“输入”里多了一段能引导行为的秘密指令。

而且，这张卡片是通过训练自动学会的——你给他很多“低糖红烧肉”的示范，他反过来调整卡片上的密码，直到输出符合要求。

💻 对应到 NLP 任务：文本摘要

假设任务：把新闻文章压缩成一句话摘要。

原始输入：
"NASA launched a new telescope to study dark matter..."
传统微调：修改整个模型参数，让它学会摘要。
Prefix-Tuning：
在输入前插入一段可学习的虚拟 tokens（比如 10 个），它们没有实际文字，但每个都是一个 4096 维的向量（假设模型维度是 4096）：

1

[P1][P2][P3]...[P10] + [NASA][launched][a][new]...

这些 [P1]...[P10] 的向量在训练中被优化，使得模型看到它们就知道：“哦，接下来要做的任务是摘要，不是翻译，也不是问答”。

✅ 模型本身的参数全部冻结（freeze），只训练这 10 个向量！

📊 为什么叫“轻量级”？

Llama-2-7B 有 70 亿参数。
Prefix-Tuning 可能只加 0.1% 的额外参数（比如 100 万），训练快、省显存、适合多任务（不同任务用不同 prefix）。

🆚 和 Prompt Tuning / Instruct Prompting 的区别？


人工 Prompt（如“请摘要：”）	❌ 固定文本	人类写	0
Prompt Tuning	✅ 可训练	实际 token ID（如用`[V1][V2]`对应词表中的特殊 token）	少
Prefix-Tuning	✅ 可训练	虚拟向量（不在词表中，直接插入 hidden states）	少（但更灵活）

🔸Prefix-Tuning 直接在隐藏层插入向量，不局限于词表，表达能力更强。

总结（一句话记住）：

Prefix-Tuning 就像给大模型戴一副“智能眼镜”——眼镜本身很轻（参数少），但能让模型看到“任务专属滤镜”，从而做出正确反应，而不用动它大脑一根神经。

这种技术特别适合资源有限、但想快速适配大模型到新任务的场景，也是如今 Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）的经典方法之一。

希望这个例子让你豁然开朗！ 😊

Prefix-Tuning：在输入前插入一段可学习的虚拟 tokens（比如 10 个），它们没有实际文字，但每个都是一个 4096 维的向量（假设模型维度是 4096）： 1 [P1][P2][P3]...[P10] + [NASA][launched][a][new]... 这些 [P1]...[P10] 的向量在训练中被优化，使得模型看到它们就知道：“哦，接下来要做的任务是摘要，不是翻译，也不是问答”。 ✅ 模型本身的参数全部冻结（freeze），只训练这 10 个向量！ ==》具体展开下呢

Qwen3-Max20:07

当然可以！我们来深入展开你提到的这段描述，从技术实现、训练机制到实际效果，一步步讲清楚 Prefix-Tuning 中“只训练 [P1]...[P10] 这些向量，冻结主模型”到底是怎么做到的。

1️⃣ “虚拟 tokens”到底是什么？

这些 [P1], [P2], ..., [P10] 不是词表中的真实词（比如不是 "apple" 或 "[CLS]"），而是：

一组可学习的、连续的向量（embeddings），每个向量维度 = 模型的隐藏层维度（如 Llama-2 是 4096）。

你可以把它们理解为：

不是“文字”，而是“模型内部能理解的抽象指令信号”。
它们没有对应的 token ID（或使用特殊预留 ID），直接作为 embedding 层的输入，绕过原始的词嵌入（token embedding）。

✅ 关键：这些向量是模型输入的一部分，但不由原始 tokenizer 生成。

2️⃣ 具体怎么插入到模型中？

有两种主流实现方式，Prefix-Tuning 原论文采用的是在每一层的 Key 和 Value 中插入 prefix（更有效），但简化版也可以只在输入层加。

✅ 简化理解（输入层插入）：

原始输入句子 token 化后得到词嵌入：
E_NASA, E_launched, E_a, E_new, ...（每个是 4096 维）
Prefix 向量：P1, P2, ..., P10（每个也是 4096 维，可训练参数）
拼接后的完整输入：
[P1, P2, ..., P10, E_NASA, E_launched, ...]

这个拼接后的序列送入 Transformer 编码器。

⚠️ 注意：虽然看起来像加了 10 个“词”，但模型并不知道它们对应什么词——只看到 10 个“奇怪但有规律的向量”。

🧠 进阶：原始 Prefix-Tuning（每层都加 prefix）

为了更强的控制力，原论文（Li & Liang, 2021）不在输入层加，而是在 Transformer 每一层的 self-attention 的 Key 和 Value 矩阵前，拼接可学习的 prefix 向量：

对于第
- 原本：
- Prefix-Tuning：
- 其中

✅ 这样，每一层都知道“当前任务是什么”，引导更精细。

💡 实际中，Hugging Face 的 peft 库实现的 Prefix-Tuning 通常采用这种“每层加 K/V prefix”的方式。

3️⃣ “冻结主模型，只训练 prefix”怎么实现？

在 PyTorch / Transformers 中，操作如下：

python

 
from transformers import AutoModel
from peft import get_peft_model, PrefixTuningConfig
 
model = AutoModel.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
 
# 冻结所有原始参数
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False
 
# 添加 Prefix-Tuning 配置
peft_config = PrefixTuningConfig(
    task_type="CAUSAL_LM",
    num_virtual_tokens=10,          # 就是 [P1]...[P10]
    encoder_hidden_size=4096        # 通常等于模型 hidden_size
)
 
# 包装模型，自动插入可训练 prefix
model = get_peft_model(model, peft_config)
 
# 现在只有 prefix 参数是可训练的
print(model.print_trainable_parameters())
# 输出类似： trainable params: 819,200 || all params: 6,738,415,616 || trainable%: 0.012%
 
 

✅ 训练时，反向传播只更新 prefix 向量，主干模型权重完全不动。

4️⃣ 为什么这样能“告诉模型做摘要”？

训练时，你提供大量 (输入, 摘要) 对。
模型每次看到 [P1...P10] + 输入，就尝试生成摘要。
如果生成错了，损失函数会回传梯度。
但只有 P1~P10 能接收梯度并更新，于是它们逐渐调整成“最能激活摘要能力”的向量组合。
最终，这组向量就像一个“任务 ID”，模型一看到就切换到“摘要模式”。

这类似于：

“给模型一个只有它看得懂的任务遥控器，按一下，模式就切换了。”

5️⃣ 优势 vs 局限


✅ 参数效率极高（<1% 额外参数）	❌ 表达能力弱于全微调（复杂任务可能不够）
✅ 多任务友好（不同任务用不同 prefix）	❌ prefix 长度需调参（太短没信息，太长占显存）
✅ 不破坏原始模型知识（冻结主干）	❌ 对某些模型结构适配复杂（如 decoder-only 架构需小心）

🎯 总结：Prefix-Tuning 的核心机制

插入一组“虚拟向量”作为任务提示（prefix）
这些向量可训练，其余模型全部冻结
通过端到端训练，让 prefix 成为“任务激活信号”
推理时只需加载对应的 prefix，即可切换任务，无需改模型

它本质上是一种 “参数高效的条件控制” ——用极小代价，让大模型具备多任务能力。

谷歌微调方法——Prompt Tuning 举一个通俗的例子呢

Qwen3-Max20:12

当然可以！我们用一个生活化的比喻 + 具体例子，帮你轻松理解谷歌提出的轻量级微调方法——Prompt Tuning。

🌟 一句话核心思想：

不改模型，只在输入前加一段“可学习的提示词”（不是人写的，是模型自己学会的“神秘词语”），用这几个词“激活”模型完成特定任务。

和 Prefix-Tuning 类似，但 Prompt Tuning 更简单：它直接在词嵌入（token embedding）层插入“虚拟词”，这些词对应词表中的特殊 token（或新 token），但它们的词向量是可训练的。

🧒 通俗例子：给自动售货机贴“智能标签”

想象你有一个万能自动售货机（代表大语言模型），它里面装了全世界所有商品（知识），但默认只会按你按的按钮出货。

现在你想让它：

“只要我说‘健康模式’，它就只出低糖、低脂的零食”。

但你不能拆开机器改内部电路（不能微调模型参数——太贵了！）。

❌ 传统方法（全参数微调）：

把整个售货机拆开，重新布线、编程 → 能实现，但成本高、耗时长。

✅ Prompt Tuning 方法：

你在机器按钮面板上贴几个神秘标签，比如 [V1][V2][V3]。
这些标签看起来像普通按钮，但其实是“智能触发器”。

你告诉机器：“以后每次有人买零食，先自动按一下 [V1][V2][V3]，再按用户选的。”

然后你给它看大量例子：

用户说“给我一个零食” → 正确输出：“无糖酸奶”

用户说“来点甜的” → 正确输出：“黑巧克力（70%可可）”

机器通过反复试错，自动调整 [V1][V2][V3] 这三个标签背后的“触发信号”（即它们的词向量），直到一看到它们，就自动进入“健康模式”。

🔑 关键：售货机内部没变，只是输入多了几个“智能前缀按钮”，而这几个按钮的“含义”是训练出来的！

💻 对应到 NLP：情感分析任务

任务：判断句子是正面还是负面情绪。

原始输入：
"The movie was boring."

Prompt Tuning 做法：
在句子前插入几个可学习的虚拟 token，比如 5 个：

1

[V1] [V2] [V3] [V4] [V5] The movie was boring.

这些 [V1]...[V5] 是词表中预留的特殊 token（比如 <prompt_0>, <prompt_1>...），它们对应的词向量一开始是随机的，但在训练中会被优化。

模型看到这串 token，就“感觉”到：“哦，这是情感分析任务，最后要输出 positive/negative”。

训练时，只更新这 5 个 token 的词向量，模型其他参数全部冻结！

🆚 和 Prefix-Tuning / 人工 Prompt 的区别？

人工 Prompt

输入开头

是（如“判断情绪：”）

❌ 固定

低

Prompt Tuning

词嵌入层（输入 token 序列）

✅ 是（特殊 token）

✅ 这些 token 的 embedding

中

Prefix-Tuning

每一层 attention 的 K/V

❌ 否（虚拟向量）

✅ 所有层的 prefix 向量

高

💡 Prompt Tuning 更简单、更轻量，但控制力略弱于 Prefix-Tuning（因为它只影响输入层）。

📊 为什么叫“轻量级”？

以 Llama-2-7B 为例：

总参数：70 亿

如果加 20 个 prompt token，每个 4096 维 → 新增参数 = 20 × 4096 ≈ 8.2 万

仅占 0.001%！训练快、显存省、适合部署。

✅ 实际使用（Hugging Face + PEFT）

python

from transformers import AutoModelForCausalLM

from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")

# 冻结主模型

for param in model.parameters():

param.requires_grad = False

# 配置 Prompt Tuning

peft_config = PromptTuningConfig(

task_type="CAUSAL_LM",

num_virtual_tokens=20, # 加 20 个虚拟 token

prompt_tuning_init="RANDOM", # 初始化方式

tokenizer_name_or_path="meta-llama/Llama-2-7b-hf"

)

model = get_peft_model(model, peft_config)

训练后，推理时只需在输入前自动加上这 20 个 token，模型就能按任务输出！

🎯 总结（一句话记住）：

Prompt Tuning 就像给大模型的输入“悄悄塞几个魔法词”，这些词没人看得懂，但模型一读就懂：“哦，老板今天要我干这个！”——而你只需训练这几个词，不用动模型一根汗毛。

这种方法由 Google 在 2021 年提出（论文《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》），是如今轻量微调（PEFT）的重要基石之一。


人工 Prompt	输入开头	是（如“判断情绪：”）	❌ 固定	低
Prompt Tuning	词嵌入层（输入 token 序列）	✅ 是（特殊 token）	✅ 这些 token 的 embedding	中
Prefix-Tuning	每一层 attention 的 K/V	❌ 否（虚拟向量）	✅ 所有层的 prefix 向量	高

posted @ 2025-11-18 20:12 bonelee 阅读(22) 评论(0) 收藏举报

刷新页面返回顶部

将者，智、信、仁、勇、严也。

Hi，我是李智华，华为-安全AI算法专家，欢迎来到安全攻防对抗的有趣世界。

斯坦福轻量级微调——Prefix-Tuning 感觉还是非常优雅的只是学习隐藏向量的权重直接看代码 prompt-tuning 类似

✅ 一句话总结区别

🆚 核心对比表

🧒 通俗比喻对比

🍔 Prompt Tuning：在汉堡最上面加一片“魔法生菜”

🧠 Prefix-Tuning：给厨师戴一个“任务头盔”，每一步操作都提醒他

💻 技术细节对比（以 Llama 为例）

Prompt Tuning 的输入：

Prefix-Tuning 的内部（简化）：

📈 实际效果差异

🔧 实际使用建议

🌟 总结

🌟 核心思想一句话：

🧒 举个生活中的例子：给厨师一张“神秘配方卡”

传统做法（全参数微调）：

Prefix-Tuning 做法：

💻 对应到 NLP 任务：文本摘要

📊 为什么叫“轻量级”？

🆚 和 Prompt Tuning / Instruct Prompting 的区别？

总结（一句话记住）：

1️⃣ “虚拟 tokens”到底是什么？

2️⃣ 具体怎么插入到模型中？

✅ 简化理解（输入层插入）：

🧠 进阶：原始 Prefix-Tuning（每层都加 prefix）

3️⃣ “冻结主模型，只训练 prefix”怎么实现？

4️⃣ 为什么这样能“告诉模型做摘要”？

5️⃣ 优势 vs 局限

🎯 总结：Prefix-Tuning 的核心机制

🌟 一句话核心思想：

🧒 通俗例子：给自动售货机贴“智能标签”

❌ 传统方法（全参数微调）：

✅ Prompt Tuning 方法：

💻 对应到 NLP：情感分析任务

🆚 和 Prefix-Tuning / 人工 Prompt 的区别？

📊 为什么叫“轻量级”？

✅ 实际使用（Hugging Face + PEFT）

🎯 总结（一句话记住）：

公告

将者，智、信、仁、勇、严也。

Hi，我是李智华，华为-安全AI算法专家，欢迎来到安全攻防对抗的有趣世界。

斯坦福轻量级微调——Prefix-Tuning 感觉还是非常优雅的 只是学习隐藏向量的权重 直接看代码 prompt-tuning 类似

✅ 一句话总结区别

🆚 核心对比表

🧒 通俗比喻对比

🍔 Prompt Tuning：在汉堡最上面加一片“魔法生菜”

🧠 Prefix-Tuning：给厨师戴一个“任务头盔”，每一步操作都提醒他

💻 技术细节对比（以 Llama 为例）

Prompt Tuning 的输入：

Prefix-Tuning 的内部（简化）：

📈 实际效果差异

🔧 实际使用建议

🌟 总结

🌟 核心思想一句话：

🧒 举个生活中的例子：给厨师一张“神秘配方卡”

传统做法（全参数微调）：

Prefix-Tuning 做法：

💻 对应到 NLP 任务：文本摘要

📊 为什么叫“轻量级”？

🆚 和 Prompt Tuning / Instruct Prompting 的区别？

总结（一句话记住）：

1️⃣ “虚拟 tokens”到底是什么？

2️⃣ 具体怎么插入到模型中？

✅ 简化理解（输入层插入）：

🧠 进阶：原始 Prefix-Tuning（每层都加 prefix）

3️⃣ “冻结主模型，只训练 prefix”怎么实现？

4️⃣ 为什么这样能“告诉模型做摘要”？

5️⃣ 优势 vs 局限

🎯 总结：Prefix-Tuning 的核心机制

🌟 一句话核心思想：

🧒 通俗例子：给自动售货机贴“智能标签”

❌ 传统方法（全参数微调）：

✅ Prompt Tuning 方法：

💻 对应到 NLP：情感分析任务

🆚 和 Prefix-Tuning / 人工 Prompt 的区别？

📊 为什么叫“轻量级”？

✅ 实际使用（Hugging Face + PEFT）

🎯 总结（一句话记住）：

公告

斯坦福轻量级微调——Prefix-Tuning 感觉还是非常优雅的只是学习隐藏向量的权重直接看代码 prompt-tuning 类似