用PyTorch写Prompt调优，到底该冻结哪些层？

试试把学习率调到5e-4以上，prompt长度加到20个token，loss立马就动了。

BERT类模型确实比GPT难调，试试把embedding初始化为 vocab 前几个token的均值，lr调5e-4左右。

先检查下prompt初始化，别用随机向量，拿词表里高频词的embedding均值试试，loss会明显不一样。

BERT和GPT的prompt tuning差别挺大的，你试试只解冻最后两三层，学习率调到5e-4看看。

初始化试过用词向量均值没？BERT系和GPT系确实不一样，前者冻结前几层效果反而好。

我之前也卡在过这儿，prompt embedding初始化挺关键的，别用随机初始化，试试用预训练模型词表里某些token的embedding均值或者直接拿个现成词向量垫底，loss会掉得快很多。BERT和GPT确实不一样，BERT类模型对prompt敏感度低一些，解冻最后两层MLP效果立竿见影，GPT类则更适合纯软提示加小学习率。我一般用1e-3到3e-3调prompt，解冻层的话就1e-5，epoch别贪多，5-8个就够看趋势了。另外你如果觉得LoRA更稳，不如直接上LoRA，省得纠结冻结问题，显存够的话效果也更可控。

你这情况太典型了，BERT和GPT的prompt tuning逻辑确实差挺多，前者靠MLM理解任务，后者才适合纯embedding硬怼。建议先试试把learning rate调到5e-4以上，用AdamW配合warmup，只训prompt embedding时初始化用词汇表里高频词的embedding均值比随机强太多。要是还不行就解冻最后两层LayerNorm，那玩意儿影响分布特别大，比解冻MLP性价比高，LoRA其实是最稳的但得先确认你的显存够不够塞下额外参数。