用PyTorch写prompt tuning时，模型输出总是不稳定，求指点

prompt初始化用bert embedding试试，另外把lr降到1e-5，冻结bert只训prompt参数会稳很多。

我之前也遇过这问题，后来加了种子固定和early stopping，波动明显小多了。

初始化建议试下用标签词的embedding均值，能稳不少。另外BERT最好冻住，只训prompt参数。

这波动幅度确实有点离谱，50%和85%之间跳，基本可以排除正常随机性了。我猜大概率是prompt初始化在搞鬼，你可以试试用训练集里类别词的embedding均值去初始化对应位置的token，比随机高斯强很多。另外BERT最好别全放开，至少前几层冻住，只调后几层和prompt参数，不然小数据下很容易灾难性遗忘。还有，你试试把学习率降到5e-5以下，prompt tuning对lr特别敏感，我上次就是1e-4直接训飞了。要是还不行，检查下数据顺序，固定seed后打乱方式不一致也会导致这种伪随机波动。

试试把prompt初始化成训练样本里class label的embedding均值，能稳不少。

这个波动幅度确实有点夸张，八成不是学习率的问题。我建议你先试试把prompt的初始化换成基于预训练词表的embedding均值，别用随机正态分布，能稳一大截。另外BERT最好冻住前几层，只训最后两三层和prompt参数，不然soft prompt很容易把底层表征带偏。还有个细节，你试试batch size翻倍到32，同时学习率降到5e-5，我怀疑你现在的梯度噪声太大了。最后强烈建议加个梯度裁剪，max_norm设1.0，对这类微调任务特别管用。

初始化用随机词向量试试，或者固定BERT只训prompt参数，波动能小很多。

我上次也这样，把学习率降到5e-5，prompt长度减到10个token就稳了。

建议先固定BERT只训prompt参数，lr降到5e-5试试，我这么调之后稳多了。

prompt初始化用词汇表里真实词的embedding均值，别用随机，能压住方差。

试试把prompt用预训练词表的embedding初始化，别随机，另外lr降到1e-5，固定BERT只训prompt参数会稳很多。

我先前也遇到过类似的波动，后来发现是prompt初始化的问题，用T5或者BERT自带embedding的均值来初始化会稳很多，随机初始化的效果全看运气。另外，你那个1e-4的学习率对prompt来说可能偏大了，建议单独给prompt设个更小的lr，比如5e-5，然后预训练模型参数确实要冻住，只训prompt相关层，不然微调一扰动整个特征分布就崩了。还有个小坑，batch size 16对prompt tuning来说可能不够，试试32或64，梯度估计会更准，方差会小不少。

八成是prompt初始化没对齐，试试用预训练词表的embedding均值来初始化，能稳很多。

试试把prompt用bert的embedding均值初始化，lr降到5e-5，固定bert只训prompt，应该能稳不少。

初始化建议试试用预训练词表的平均向量，另外把BERT冻住只训prompt参数，波动会小很多。

prompt长度20有点长，试试10以内，学习率降到5e-5，稳定性会好不少。

这波动幅度确实有点离谱，八成不是单纯初始化的问题。我建议你先试试固定住BERT主干，只训prompt向量和分类头，学习率可以再调低点到5e-5左右，顺便把seed固定下来看波动是不是还在。还有你那个20个token的prompt长度可能偏长了，对BERT来说反而容易引入噪声，砍到10以内试试。另外初始化的话，直接用对应词表的embedding均值会比随机正态稳很多。

这种波动我之前也踩过，大概率是prompt初始化的问题，用bert自带token的embedding做初始化会稳很多，别用随机初始化。另外建议把预训练模型冻住，只训prompt参数，学习率可以再调低点，试试5e-5。最好加个seed固定和early stopping，不然每次跑结果差异大也正常。

我之前也踩过这个坑，prompt tuning对随机种子和初始化特别敏感，你试过固定seed吗？如果没固定，光这一项就能解释你看到的波动。另外1e-4的学习率对BERT backbone来说可能偏高了，尤其是你只训练prompt向量的时候，建议降到5e-5甚至更低，否则预训练权重容易被带偏。还有一个我后来发现很关键的点：soft prompt的初始化方式比想象中重要，用随机正态分布容易让模型前期陷入混乱，可以试试用训练数据里某个高频class的embedding均值来初始化，或者直接用预训练模型的[CLS]向量做基底，效果会稳很多。至于固定参数，我个人经验是最好把BERT冻结，只优化prompt和分类头，不然你等于在微调整个模型，波动大很正常。还有你提到长度20个token，这个其实也挺玄学的，我试过10和30差别很大，你可以做个简单搜索，看看哪个长度在你数据集上方差最小。最后建议加个early stopping，监控验证集loss而不是acc，不然acc随机性太强容易误判。

看到你这个准确率跳来跳去的情况，我第一反应是soft prompt的初始化大概率是罪魁祸首。用BERT默认的token embedding或者随机正态分布初始化，会导致训练初期优化方向特别敏感，尤其prompt长度一长，累积的扰动就很容易把分类头带偏。我自己之前试过用任务相关的词向量（比如类别名的embedding）去初始化，或者干脆用预训练模型[CLS]位置的输出向量做初始化，稳定性会明显好一些。

另外你说的固定预训练参数这个想法，我实际跑下来感觉得看情况。如果完全冻结BERT只训练prompt和分类头，收敛确实快但上限会低，而且对学习率特别挑；如果你放开最后两层transformer让它跟着调，反而容易在prompt和原始特征之间产生竞争，波动更大。我现在的习惯是先用冻结方式跑几个epoch摸个底，再解冻最后两层做微调，但学习率得降到1e-5级别。

还有一点你可能没留意，就是prompt的token embedding要不要加个正则化，比如限制它的L2范数或者强制它跟原始embedding空间保持一定距离。我试过在loss里加一个小的contrastive项，让prompt向量跟随机初始化的向量拉开，跟真实语义向量靠拢，这样即使不同次运行，初始化的随机性也不会影响太大。另外batch size 16对BERT-base来说偏小，梯度噪声大，建议至少加到32，或者用梯度累积模拟大batch，方差会明显下降。

最后想确认下，你是每次训练完测试用的是同一个测试集吗？如果测试集本身样本少，那85%和50%的差距可能有一半是评估噪声，多跑几次取平均或者用k折交叉验证再看趋势。我建议你先固定随机种子，把训练和测试流程完全复现一遍，如果同样参数下两次结果还是差很多，那就基本能确定是prompt初始化或者优化器的问题，而不是数据划分的问题了。

这波动范围确实有点离谱，八成不是单纯学习率的问题。我之前也踩过类似坑，后来发现soft prompt的初始化影响巨大，用词汇表的随机向量不如直接用任务相关标签词的embedding均值起步。另外建议把BERT backbone冻住只训prompt参数试试，全量微调在数据量不够时很容易把预训练知识冲歪。还有个细节，你试试把学习率降到5e-5以下，prompt tuning对lr比常规微调敏感得多。

试试把prompt用特定词初始化，或者冻结BERT只训prompt参数，波动会小很多。

你这波动幅度确实有点夸张，八成不是单纯随机性问题。我之前也踩过类似的坑，建议把prompt初始化改成从预训练模型的embedding里采样（比如取几个类别关键词的平均向量），别用随机正态分布，收敛会稳很多。另外你试试把学习率降到1e-5以下，只训练prompt参数，BERT全冻结，我这么改之后方差小了不少。还有个小细节，20个token可能有点长，试下10个以内，有时候更短的prompt反而更稳定。

初始化建议用随机正态分布，加个seed固定，另外试试冻结BERT只调prompt参数，稳很多。

prompt长度20有点长，缩短到10以内，学习率降到5e-5，波动会小不少。