概述
前缀调整是一种参数有效的方法，通过训练一小组连续向量来适应冻结的语言模型，这些连续向量会预先添加到每一层的输入中。它允许您为新任务定制巨型模型，同时更新不到 1% 的参数。
前缀调优是语言 AI 堆栈的一部分，用于大规模读取、生成、分类和转换文本和语音。
深入探讨
斯坦福大学研究人员李和梁于 2021 年提出的前缀调整可以在不影响其权重的情况下调整预训练的变压器。它不是微调所有参数，而是在每个注意力层的键和值前面添加一系列可训练的“虚拟标记”（前缀）。冻结模型会像处理真实上下文一样处理此前缀，将其行为引导至目标任务。由于仅学习前缀向量，因此您可以为每个任务存储一个微小的前缀，而不是完整的模型副本。这使得许多任务的服务成本降低，并避免了完全微调带来的存储爆炸。它在表格到文本和摘要等生成任务上表现尤其出色，通常与高数据设置中的完全微调相匹配。
技术洞察
与仅在输入嵌入层添加向量的提示调整不同，前缀调整将可训练的键/值向量注入每个转换器层的自注意力中。为了稳定训练，前缀通常由小型前馈网络（重新参数化技巧）生成，而不是直接优化；该网络在训练后被丢弃，只留下学习到的前缀矩阵。只有这些前缀参数接收梯度——整个骨干网保持冻结状态。
掌握前缀调音
前缀调整是一种参数有效的方法，通过训练一小组连续向量来适应冻结的语言模型，这些连续向量会预先添加到每一层的输入中。它允许您为新任务定制巨型模型，同时更新不到 1% 的参数。前缀调优是语言 AI 堆栈的一部分，用于大规模读取、生成、分类和转换文本和语音。为了建立深入的理解，请将前缀调整视为一种操作模型，而不是单一功能：定义所需的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，使用前缀调优的强大团队将提示、检索和审查循环设计为一个集成的通信系统。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。与此同时，幻觉事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
它扩展了跨语言和沟通方式的访问。
它扩展了跨语言和沟通方式的访问。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
团队可以花更多时间进行判断，而自动化则可以处理重复。
团队可以花更多时间进行判断，而自动化则可以处理重复。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
通过在 WebNLG 数据集上训练一个小前缀，调整一个冻结的 GPT-2 主干以进行表到文本的生成
从单个共享模型提供数十种特定于客户的摘要样式，每个样式都作为可交换的前缀文件
在不重新训练基本权重的情况下控制聊天机器人的语言模型的语气或角色
低数据域适应，例如法律或医学文本生成，完全微调会过度拟合
实施模式
实践中的前缀调优
通过在 WebNLG 数据集上训练一个小前缀，调整一个冻结的 GPT-2 主干以进行表到文本的生成。
通过在 WebNLG 数据集上训练一个小前缀，调整冻结的 GPT-2 主干以生成表到文本 团队在预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
实践中的前缀调优
从单个共享模型提供数十种特定于客户的摘要样式，每个样式都作为可交换的前缀文件。
从单个共享模型提供数十种特定于客户的摘要样式，每个样式都作为可交换的前缀文件。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
实践中的前缀调优
控制聊天机器人的语言模型的语气或角色，而无需重新训练基本权重。
在不重新训练基本权重的情况下引导聊天机器人的语言模型的语气或角色当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
实践中的前缀调优
低数据领域适应，例如法律或医学文本生成，完全微调会过度拟合。
低数据领域适应，例如法律或医学文本生成，全面微调会过度拟合。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
幻觉的事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。
及时的敏感性可能会在类似的请求中产生不一致的结果。
如果访问控制薄弱，敏感文本数据可能会暴露。
实施路线图
在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。
在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
当准确性很重要时，请使用可信来源进行地面响应。
当准确性很重要时，请使用可信来源进行地面响应。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
为高风险输出保留人工审查检查点。
为高风险输出保留人工审查检查点。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。
跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。