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一.论文
1.1 P-tuning
区别于之前的工作，这篇工作认为promote可以在句子中的任意位置起到作用，可以将它们插入上下文或目标中
上图中，左图是不使用任何操作，右图是选择在居首和目标前插入promote的embedding，插入promote的过程可以表示为
其中x代表一系列离散的输入令牌，y代表目标（可以理解为希望模型想要给你的回答），e（）表示对应的embedding，其实就是将其参数化映射成为伪tokens，即
通过最小化这些参数
1.2 promote生成
嵌入的promote实际上可以理解为不一定离散且不相互关联的，而实际上的promote其实应该是高度离散的且具有关联性的，因此作者选择使用双向长短期记忆网络(LSTM)，激活函数和MLP来建模这种关系
在推理中，我们只需要输出嵌入h，并且可以丢弃LSTM头
二.代码
本质上是使用一个PromptEncoder来生成伪的embedding添加到原先的embedding中
2.1 训练
训练过程只更新promote_encoder中的参数
2.1.1 PromptEncoder
在PTuneForLAMA中实例化了PromptEncoder
PromptEncoder本质上是一个(嵌入 + LSTM + MLP)
import torch
import torch.nn as nnclass PromptEncoder(torch.nn.Module):def __init__(self, template, hidden_size, tokenizer, device, args):super().__init__()self.device = deviceself.spell_length = sum(template)self.hidden_size = hidden_sizeself.tokenizer = tokenizerself.args = args# ent embeddingself.cloze_length = templateself.cloze_mask = [[1] * self.cloze_length[0] # first cloze+ [1] * self.cloze_length[1] # second cloze+ [1] * self.cloze_length[2] # third cloze]self.cloze_mask = torch.LongTensor(self.cloze_mask).bool().to(self.device)self.seq_indices = torch.LongTensor(list(range(len(self.cloze_mask[0])))).to(self.device)# embeddingself.embedding = torch.nn.Embedding(len(self.cloze_mask[0]), self.hidden_size).to(self.device)# LSTMself.lstm_head = torch.nn.LSTM(input_size=self.hidden_size,hidden_size=self.hidden_size // 2,num_layers=2,dropout=self.args.lstm_dropout,bidirectional=True,batch_first=True)self.mlp_head = nn.Sequential(nn.Linear(self.hidden_size, self.hidden_size),nn.ReLU(),nn.Linear(self.hidden_size, self.hidden_size))print("init prompt encoder...")def forward(self):input_embeds = self.embedding(self.seq_indices).unsqueeze(0)output_embeds = self.mlp_head(self.lstm_head(input_embeds)[0]).squeeze()return output_embeds
2.1.2 调用
在PTuneForLAMA的forward函数中调用了embed_input来实现
