摘要

本文介绍了一种名为Low-rank Prompt Tuning (LoPT)的新方法，旨在通过减少训练参数数量来提高语言模型在特定任务上的性能。传统的prompt tuning方法通过优化输入的前缀或后缀嵌入来控制语言模型，而LoPT通过低秩模型优化这些嵌入，实现了与全参数优化相媲美的效果，同时减少了训练参数的数量，提高了参数效率。

原理

LoPT的核心在于利用低秩矩阵分解技术来优化prompt嵌入矩阵。具体来说，LoPT通过将嵌入矩阵分解为两个较小的矩阵（U和V），从而减少了训练参数的数量。这种方法不仅减少了计算资源的需求，还保持了模型在特定任务上的性能。此外，LoPT还引入了非线性阈值操作，进一步提高了参数效率。

流程

LoPT的工作流程包括以下几个步骤：

1. 在原始prompt前添加一个可训练的前缀或后缀。
2. 将这个前缀或后缀的嵌入矩阵进行低秩分解，分解为两个较小的矩阵U和V。
3. 通过优化U和V来调整prompt，使其更适合特定任务。
4. 使用非线性阈值操作进一步优化嵌入矩阵。 例如，在一个情感分析任务中，LoPT可以通过调整前缀的嵌入矩阵，使模型更准确地识别文本的情感倾向。

应用

LoPT的应用前景广泛，特别是在需要高计算资源的大型语言模型和复杂任务中。由于其参数效率高，LoPT可以显著减少训练时间和资源消耗，使得在资源受限的环境中部署高性能语言模型成为可能。此外，LoPT还可以应用于多任务学习，通过共享低秩嵌入矩阵来提高多个任务的性能。