前缀调优（Prefix-Tuning）入门指南
什么是前缀调优？
前缀调优 是一种在大型语言模型（LLM）上进行微调的方法，它通过在输入序列的开头添加一个特殊的前缀序列来实现。这个前缀序列可以被视为一种“提示”，告诉模型如何处理接下来的输入。与传统的微调方法相比，前缀调优的优点在于：
参数高效： 只需要对前缀序列中的参数进行微调，大大减少了需要训练的参数数量。
快速适配： 可以快速地将模型适配到新的任务上，而不需要从头开始训练。
保留原模型能力： 在一定程度上保留了原模型的知识和能力。
前缀调优的工作原理
添加前缀序列： 在输入序列的开头添加一个特殊的连续 token 序列，称为前缀序列。
微调前缀： 只对前缀序列中的参数进行微调，而模型的其他部分保持不变。
任务适配： 通过调整前缀序列，可以将模型适配到不同的下游任务。
为什么使用前缀调优？
降低计算成本： 与传统的微调方法相比，前缀调优需要训练的参数更少，因此计算成本更低。
提高模型泛化能力： 通过只微调前缀序列，可以避免对整个模型进行过拟合，从而提高模型的泛化能力。
快速适配新任务： 前缀调优可以快速地将模型适配到新的任务上，而不需要重新训练整个模型。
前缀调优的应用场景
文本分类： 通过设计不同的前缀序列，可以将模型适配到不同的文本分类任务。
问答系统： 可以通过前缀序列来引导模型生成更准确、更相关的答案。
文本生成： 可以通过前缀序列来控制生成的文本的风格、主题等。
一个简单的例子
假设我们有一个预训练的语言模型，可以生成文本。如果我们想让模型生成一首诗，我们可以添加一个前缀序列：“一首关于爱情的诗：”。这个前缀序列可以告诉模型，接下来要生成的是一首关于爱情的诗。
