用PyTorch写Prompt调优，到底该冻结哪些层？

我之前也踩过这个坑，只训prompt embedding的话学习率得拉到1e-2甚至更高，不然loss几乎不动，跟瞎猜差不多很正常。BERT那种双向的和GPT单向的确实不太一样，GPT系一般prompt tuning效果更依赖初始化，你可以试试用任务相关的词向量去初始化，别用随机。如果数据量不大的话LoRA确实更稳，我一般lr设1e-3到5e-4，epoch 3到5就够了，实在不行就解冻最后两层MLP一起调。

只训prompt embedding确实容易这样，尤其GPT类模型，软prompt初始化没弄好基本等于随机噪声，loss降得慢太正常了。我自己的经验是学习率得比全量微调大一个量级，1e-2到5e-2都试过，epoch一般10到20就够，再多容易过拟合。BERT和GPT差别挺大的，BERT双向注意力对prompt更敏感，GPT单向的话prefix tuning效果通常比prompt embedding稳。实在不行加个LoRA试试，rank设8或16，跟prompt一起训，收敛快很多。

只调prompt embedding确实容易这样，尤其GPT类模型，soft prompt初始化不好基本等于随机噪声，建议试试用真实文本的embedding做初始化，或者直接上prefix tuning那种带MLP重参数化的。学习率别按全量微调的来，1e-3到5e-4都算常见，epoch一般10-30就够，但要看任务。BERT类做prompt tuning通常比GPT稳，因为双向注意力对prompt位置没那么敏感。如果还卡着，LoRA确实省心，r=8、alpha=16先跑起来对比一下，别死磕纯prompt。

只调prompt embedding确实很容易卡住，尤其GPT类模型，prompt token少、梯度信号弱，loss降得慢太正常了。BERT那套prefix tuning思路搬到GPT上不一定灵，建议先检查初始化，用真实token的embedding去初始化prompt效果会好很多。学习率可以试试比全量微调大一个量级，比如1e-3到5e-3，epoch别太多，3到5轮先看趋势。要是还不行，直接上LoRA，稳得多，实在想解冻MLP也只解最后几层试试。

只调prompt embedding的话loss掉得慢太正常了，尤其是你如果只初始化成随机向量或者拿词表里随便几个token的embedding，模型基本等于在噪声里找路。我一般至少会用任务相关的几个关键词做soft prompt初始化，或者直接拿prompt tuning那篇的LM head反推初始化，效果差挺多的。BERT和GPT确实不太一样，BERT是双向的，prompt位置和attention mask的处理更微妙，GPT自回归的话prefix位置对生成影响更直接，但核心还是看预训练任务和你的下游任务差多远。LoRA稳是因为它动了attention里的投影矩阵，等于给了模型更多可调容量，而纯prompt tuning相当于只动输入空间，容量小，任务一复杂就容易欠拟合。我自己的经验是学习率别设太高，prompt embedding用1e-3到5e-4，如果解冻MLP或者加LoRA就降到1e-4到5e-5，epoch一般5到15看数据量。你要是loss降不下去，可以先试试把prompt长度加到20以上，或者干脆同时上LoRA加prompt，别死磕只调embedding。

只调prompt embedding确实容易这样，尤其BERT类模型本身没做过生成式预训练，你拿它做文本生成效果差很正常。GPT类的话prompt tuning会好一些，但学习率得给大点，我一般用1e-3到5e-4，epoch反而不用太多，10以内基本能看出趋势。如果loss降得太慢，可以试试把最后两层的LayerNorm和MLP解冻，比全冻着稳很多。LoRA确实更省心，但要看你的显存和任务复杂度，小任务prompt tuning够用。

prompt embedding初始化很关键，试试用类别词向量初始化，别随机。学习率我一般设1e-3，比全量微调大不少。

只训prompt embedding确实容易卡，尤其GPT类模型，它没有BERT那种双向attention来帮你快速适配，prompt初始化影响特别大。我之前也踩过坑，后来改成随机初始化+稍微大一点的学习率（1e-3左右）才慢慢有起色。如果效果还是不行，可以试试把最后几层的LayerNorm或者MLP解冻，或者直接上LoRA，稳很多。

GPT类光调prompt确实容易崩，我一般会解冻最后两层加个低学习率，稳很多。