P-Tuning v2 已成为与 LoRA、Prefix-Tuning 并列的主流轻量微调方法，尤其适合需要任务模板引导的场景

清华大学参数微调——P-Tuning 呢

 
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Qwen3-Max

非常好的问题！清华大学提出的 P-Tuning 是 Prompt Tuning 家族中一个非常有影响力的工作，它巧妙地结合了 人工 prompt 的先验知识 与 可学习连续 prompt 的灵活性，在效果和效率之间取得了很好的平衡。

 

下面我们用 通俗例子 + 技术对比 + 与谷歌/斯坦福方法的区别，帮你彻底搞懂 P-Tuning！

 
 

🌟 一句话核心思想（P-Tuning v1 & v2）

把 prompt 设计成“模板 + 可学习的连续向量”，既保留人类对任务的理解（模板结构），又让模型自动优化关键位置的“提示词”。

 
 

🧒 通俗例子：“填空式魔法咒语”

想象你是一个魔法师，要召唤“准确答案”。

 

❌ 传统微调：

重写整本魔法书（全参数微调）——太费劲！

 

✅ Prompt Tuning（Google）：

你念一串完全随机的咒语 [V1][V2][V3]...，靠反复试错让咒语生效 —— 但咒语没人能懂，也不直观。

 

✅ Prefix-Tuning（Stanford）：

你戴一个“思维头盔”，全程引导大脑 —— 有效但你看不见咒语长啥样。

 

✅ P-Tuning（清华大学）：

你使用一个半固定模板，比如：

“这个问题的答案是 MASK ，因为 P1 P2 。”

 
  • 其中：
    • “这个问题的答案是...因为...” → 人工设计的模板（固定）
    • [MASK] → 输出位置（如分类标签）
    • [P1][P2] → 可学习的连续向量（不是真实词，但插在“因为”后面）
 

你训练时只更新 [P1][P2] 的向量，让模型一看到这个结构，就知道怎么推理。

 

🔑 既利用了人类对任务的直觉（“因为”引导推理），又用可学习向量填补了语言模型不擅长的逻辑连接。

 
 

💻 技术细节（P-Tuning v1 vs v2）

🔸 P-Tuning v1（2021，清华 + 华为）

  • 目标：提升小模型在 NLU 任务上的 prompt 性能。
  • 方法：
    • 设计一个离散模板（如 {"It was", [P1], [P2], ". The sentiment is", [MASK]}）
    • 其中 [P1], [P2] 是连续可学习的向量（不在词表中）
    • 使用 LSTM 或 MLP 生成这些 prompt 向量（引入额外的小网络）
  • 特点：prompt 向量由一个小型神经网络生成，不是直接优化 embedding。
 

🔸 P-Tuning v2（2022，清华）

  • 改进：发现 直接在输入层插入可学习向量（类似 Prefix-Tuning）效果更好。
  • 方法：
    • 去掉 LSTM/MLP，直接优化 prompt 的 embedding 向量
    • 在所有层（或输入层）插入这些向量
    • 等价于 Prefix-Tuning 的简化版，但更强调与任务模板结合
  • 结论：P-Tuning v2 ≈ “带任务模板的 Prefix-Tuning”，适用于生成和理解任务。
 

✅ P-Tuning v2 实际上弥合了 Prompt Tuning 和 Prefix-Tuning 的 gap，成为更通用的 PEFT 方法。

 
 

🆚 三大方法对比：Google vs Stanford vs Tsinghua

    
prompt 形式
全连续、无结构
全连续、无结构
“人工模板 + 连续向量”（v1）
或纯连续（v2）
是否用模板
❌ 否
❌ 否
✅是（尤其 v1）
可学习部分
虚拟 token 的 embedding
每层 K/V 的 prefix 向量
v1: LSTM 生成的向量
v2: 直接 embedding
适合任务
大模型 + 生成任务
生成任务（尤其 decoder）
小模型 + NLU 任务（v1）
通用任务（v2）
核心创新
证明大模型中 prompt tuning 有效
解耦 prompt 与输入，深入 attention
用模板引导 + 连续优化，提升小模型表现
 

📊 举个具体 NLP 任务例子：情感分类

任务：判断 “I love this movie!” 是正面还是负面。

 

各方法如何构造输入？

  • Prompt Tuning：
    [V1][V2][V3] I love this movie! → 模型输出 positive

  • Prefix-Tuning：
    输入不变，但在每层 attention 前加 prefix 向量 → 隐式引导

  • P-Tuning v1：
    "I love this movie! It was [P1] [P2]. The sentiment is [MASK]."

    • [P1][P2] 是连续向量（如 2 个 768 维向量）
    • [MASK] 预测 great（映射为 positive）
    • 模板体现推理逻辑（“It was ___” 引导描述性 prompt）

  • P-Tuning v2：
    [P1][P2][P3] I love this movie!
    → 和 Prefix-Tuning 类似，但可能只在输入层加

 
 

✅ P-Tuning 的优势

  1. 对小模型友好：在 BERT-base 等模型上显著优于 Prompt Tuning。
  2. 结合人类先验：模板设计可融入任务知识（如因果、比较等结构）。
  3. P-Tuning v2 通用性强：已成为 Hugging Face PEFT 库支持的标准方法之一。
 
 

🛠 实际使用（P-Tuning v2 ≈ Prefix-Tuning）

在 Hugging Face 的 peft 库中，P-Tuning v2 通常通过 PromptEncoder 或直接使用 PrefixTuning 配置实现：

 
python
 
 
 
 
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from peft import PromptTuningConfig, TaskType
 
# P-Tuning v2 配置（类似 Prefix-Tuning）
peft_config = PromptTuningConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
num_virtual_tokens=20,
prompt_tuning_init="TEXT", # 可用文本初始化（如 "Classify sentiment:"）
prompt_tuning_init_text="The answer is:", # 人类模板作为初始化
tokenizer_name_or_path="meta-llama/Llama-2-7b-hf"
)
 
 
 
 

这样，既有人类模板的语义，又允许向量微调，效果更好。

 
 

🎯 总结

    
Prompt Tuning
Google
纯连续 prompt，简单直接
大模型（>10B）
Prefix-Tuning
Stanford
每层加 prefix，控制力强
生成任务、decoder 模型
P-Tuning
清华大学
模板 + 连续 prompt（v1）
通用连续 prompt（v2）
小模型 + NLU（v1）
通用 PEFT（v2）

💡 P-Tuning 的最大贡献是：证明了“结构化 prompt + 连续优化”能显著提升小模型性能，为后续 PEFT 方法提供了重要思路。

 

如今，P-Tuning v2 已成为与 LoRA、Prefix-Tuning 并列的主流轻量微调方法，尤其适合需要任务模板引导的场景。

posted @ 2025-11-18 20:55  bonelee  阅读(37)  评论(0)    收藏  举报