神经网络Transformer架构中的前缀调优 前缀调优是一种参数高效的微调方法，专门针对基于Transformer架构的预训练语言模型设计。其核心思想是在模型输入序列的开头添加一小段可训练的"前缀"向量，而保持预训练模型的所有参数固定不变。这种方法通过仅优化前缀向量来实现对新任务的适应，大幅减少了需要训练的参数数量。 前缀向量的作用机制是在每个Transformer层的注意力计算中作为额外的键值对参与运算。具体来说，在标准的自注意力机制中，查询（Query）、键（Key）和值（Value）都来自输入序列。而在添加前缀后，键和值会被扩展为包含前缀向量对应的键值对。这意味着对于输入序列中的每个位置，其注意力计算不仅考虑其他输入位置的键值对，还会考虑这些额外的前缀键值对。前缀向量本质上充当了一种"软提示"，通过调整注意力分布来引导模型生成符合特定任务要求的输出。 前缀向量的长度是一个超参数，通常远短于输入序列的长度。例如，对于一个包含数十亿参数的预训练模型，可能只需要添加几十个前缀向量就能有效适应新任务。这些前缀向量被随机初始化，并在微调过程中通过梯度下降进行优化。由于预训练模型参数保持不变，前缀调优避免了完整的模型微调所需的大量计算资源和存储空间，同时降低了对大规模任务特定数据的需求。 前缀调优与提示工程的区别在于，提示工程依赖于人工设计或离散搜索得到的文本提示，而前缀调优则是通过连续优化学习得到的向量表示。这种连续表示可以捕捉更丰富和复杂的任务语义，通常能获得比离散提示更好的性能。此外，前缀调优还与其他参数高效微调方法（如适配器）不同，它不修改Transformer层的内部结构，而是通过扩展注意力机制的输入来实现任务适应。 在实际应用中，前缀调优已被证明在文本分类、生成和推理等多种自然语言处理任务上有效。它特别适合资源受限的场景，或需要同时适应多个任务而避免参数冲突的情况。通过仅更新少量参数，前缀调优在保持预训练知识的同时，实现了对下游任务的快速高效适应。