Prompt-Tuning小样本微调：模板、标签词与过拟合控制-北京尧图网络

简介《Prompt-Tuning深度解读一种全新的微调范式》是一份面向NLP研究者、算法工程师与大模型学习者的综述型PDF围绕少样本、零样本场景下如何用提示替代传统Fine-tuning展开重点回应预训练与下游任务目标差异大、微调易过拟合等问题。压缩包仅含1个PDF文件约17.21MB单篇文档自成体系便于离线通读与按章节检索目前已有1557人学习下载。正文从预训练语言模型的三个发展阶段讲起梳理单向与双向语言模型、Transformer结构及MLM、NSP等预训练任务再延伸至GPT-3之后的离散Prompt与连续Prompt构建、In-Context Learning、Instruction-tuning、Chain-of-Thought以及黑盒模型下的提示设计与ChatGPT中的相关技术末尾讨论Prompt的选择策略、有效性评估和未来研究方向适合希望建立系统认知、梳理技术脉络的读者反复查阅。1. Prompt-Tuning为什么冻结全部参数反而更抗过拟合同一份预训练模型、同一批 32 条标注样本把分类头换掉做常规微调准确率常在 70 出头而冻住主体参数只在句子后面接一句It was [MASK].再挑两个词做映射准确率能到 85 以上。真正起决定作用的是任务被表达成了什么形状模型能力本身并不是瓶颈。这正是 Prompt-Tuning 最反直觉的地方看起来什么都没训效果却更好。从 2020 年底 GPT-3 提出 in-context learning 算起这条线一路走到 PET、P-tuning、指令微调成了 LLM 在小样本场景下最常被提起的微调范式。它要解决的问题只有一个把下游任务重新表达成预训练阶段模型已经见过的形状。理解了这一点AIGC 时代关于 prompt 设计、指令对齐、思维链的讨论才有共同的落点。后面几章拆三件事预训练和微调的目标到底错位在哪PVP 这套组件怎么把分类变成完形填空以及模板从离散字符搬到连续向量空间之后付出的代价是什么。2. 目标错位预训练与微调之间那道语义鸿沟在 MLM 任务上一个一亿参数级别的编码器能在完形填空里填出相当合理的词换成情感分类只给 32 条标注样本、加一个随机初始化的分类头去微调结果往往还不如一个逻辑回归基线。问题并不在于模型不够强而在于两个阶段问的问题形状不一样。要看清这个错位得先回到预训练目标本身的设计。2.1 双向注意力获得了全局视野也锁定了任务形状Transformer 结构的核心是把每个 token 与其余所有 token 显式连起来。自注意力里每个位置算出 Query、Key、Value用 Query 与全部 Key 做点积得到权重再对 Value 加权求和。任意两个 token 之间都有直连路径整段序列的推理可以完全写成矩阵乘法因此可以并行。这解决了 LSTM 时代两个老大难串行编码带来的速度瓶颈以及长距离依赖在梯度反传中衰减的问题。位置编码再补上顺序信息模型就同时拿到了「全局」和「有序」。代价藏在注意力掩码里。双向编码意味着位置 i 的表示同时看过左边和右边的上下文这种结构天然擅长「给定上下文预测中间被挖掉的那个词」而单向自回归结构擅长「给定前文续写下一个词」。这个结构差异直接决定了 prompt 的形态双向模型用 cloze 式模板句中挖空单向模型用 prefix 式模板末尾续写。很多 prompt 方案在小模型上表现不稳根源就是在用不适合该模型结构的模板形状。还有一层容易被忽略双向编码在预训练时见过的是完整文本MLM 只是把其中 15% 的位置遮住。所以模型学到的表示是把「整句语义」压进每个位置的隐状态里而不是「前文如何决定后文」。后面的模板设计必须顺着这个特性走逆着来就会额外要求学生成本。2.2 MLM 的替换策略决定了 prompt 里必须有一个空Masked Language Modeling 的做法是从大规模无监督语料里随机抽取 15% 的 token 位置作为预测目标被选中的位置里 80% 替换成[MASK]10% 替换成词表里的随机词剩下 10% 保持原样。训练目标是让模型在这些位置输出整个词表上的概率分布损失用交叉熵。这个 80/10/10 的比例不是随手定的。如果 100% 都用[MASK]模型会迅速学到「只有[MASK]位置才需要预测」而下游任务里根本没有这个符号预训练和微调的输入分布就断裂了10% 随机替换是噪声注入逼模型不能盲信输入词10% 保持不变则保证模型对非 mask 位置也维持预测能力。下面是这条样本构造逻辑的最小实现import random def build_mlm_sample(tokens, vocab, mask_prob0.15, mask_token[MASK]): 按 BERT 的 80/10/10 策略构造一条 MLM 自监督样本 masked_tokens list(tokens) labels [-100] * len(tokens) # -100 表示该位置不计入损失 n_mask max(1, int(len(tokens) * mask_prob)) for pos in random.sample(range(len(tokens)), n_mask): labels[pos] vocab[tokens[pos]] # 监督信号是「原来的那个词」 r random.random() if r 0.8: masked_tokens[pos] mask_token elif r 0.9: masked_tokens[pos] random.choice(list(vocab)) # 随机词逼迫模型不盲信输入 # 剩下 10% 保持原样 return masked_tokens, labelslabels里只有被选中的位置有值其余填-100被损失函数自动忽略这就是「稀疏监督」的实现方式。mask_prob控制每句被挖掉的比例vocab是词表到 id 的映射。注意返回的masked_tokens长度必须和labels严格对齐这是这类实现里最常见的越界来源。针对 MLM 有两个经典改进。其一是整词遮盖Whole Word Masking分词器会把一个词切成若干 word piece如果只遮住其中一片剩下那半截仍然暴露语义所以要把整个词的所有 piece 一起遮。其二是实体级遮盖在知识增强的预训练场景里给定实体库把文本中出现的整个实体跨度一次性遮住逼模型依赖上下文而非局部字符去推断。两者都在做同一件事——提高预测难度让模型学到的上下文表示更有信息量。BERT 原版还挂了第二个任务 NSP给定两个句子判断二者是相邻entailment、同文但不邻neutral还是跨文contradiction取[CLS]位置的隐状态接一个三层 MLP 做分类。后续工作发现这个任务对下游效果没有稳定正向贡献于是逐渐被删掉换成整句复原、句子乱序等目标。这整段历史给 prompt 留下一个关键遗产MLM 的输出接口是「词表上的一个分布」而不是「一个类别 id」。所有分类任务的输出理论上都能编码成「某些词」。这是后面一切设计的接口基础。2.3 五类下游任务五种新长出来的头拿到预训练模型后传统做法是按任务性质在模型顶部加不同的头。常见的五类任务及其头部形态大致如下任务类型代表任务头部形式新增参数量级单句分类文本分类、意图识别、情感分析[CLS]隐状态 → MLPhidden × 类别数句对分类语义推理、文本匹配、检索拼接后[CLS]→ MLPhidden × 类别数区间预测抽取式阅读理解、实体抽取两个位置分类器2 × hidden单 token 分类序列标注、完形填空、拼写检测每个位置 → MLPhidden × 标签集文本生成摘要、翻译、生成式问答自回归解码器整个 decoder单句分类把整句压进[CLS]再映射到类别句对分类把两句用[SEP]拼起来走同一套流程区间预测要在 passage 上预测起止两个位置所以挂两个分类器单 token 分类对每个位置的隐状态各自分类文本生成则换用自回归结构逐词解码。问题出在两个地方。第一是语义鸿沟预训练问的是「这个空最可能填什么词」微调问的是「这句话属于哪一类」两个目标在参数空间里没有共享的优化路径新头等于从零开始学一个映射。第二是头部过拟合hidden 取 768、二分类时头部参数约 1500 个绝对值不大但它是随机初始化的要拟合的是「高维语义空间到决策边界」的映射几十条样本的情况下方差完全主导。更麻烦的是训练时梯度会从这个随机头反传回整个 backbone把预训练学到的表示一起带偏。这两个毛病在小样本场景下会被放大到不可用。而工业界真实场景里标注数据往往就是几十到几百条。Prompt-Tuning 的全部动机就长在这个缺口上。3. PVP一次前向传播里完成分类的底层逻辑PET 这项工作的贡献在于把「模板标签词」固化成一对可复用的组件 Pattern-Verbalizer-Pair让 prompt 从零散技巧变成一套有形式化定义的范式。它的核心动作只有一句话不改模型输出端的结构改输入端的形状让分类问题在词表空间里被回答。3.1 Template 与 Verbalizer 把标签空间折叠回词表拿二分类情感分析举例。原始输入是一句I like the sci-fi films very much.传统微调取[CLS]表征接 MLP 输出 positive / negative。Prompt 的做法是拼一个带空位的模板上去[CLS] I like the sci-fi films very much. [SEP] It was [MASK]. [SEP]整段喂进编码器只取[MASK]位置的输出得到一个覆盖整个词表的分布。然后定义一个 Verbalizer把标签映射到具体的词positive → greatnegative → terrible。取这两个词对应的 logit在它们构成的子空间上做 softmax就得到类别概率。形式化地写给定输入 x、模板 T、标签词映射 v类别 y 的概率是p(y|x) exp(s(v(y), T(x))) / Σ_{y∈Y} exp(s(v(y), T(x)))其中s(v, T(x))是模型在[MASK]位置对词 v 输出的 logit。这一步的关键在于「先取子集再归一化」而不是直接在五万维词表上取 argmaximport torch import torch.nn.functional as F def pvp_forward(model, tokenizer, text, template, verbalizer): text: 原始句子 template: 含 MASK 占位符的模板如 It was MASK. verbalizer: {标签: 标签词}如 {positive: great, negative: terrible} prompt template.replace(MASK, tokenizer.mask_token) inputs tokenizer(text, prompt, return_tensorspt) # 两段拼成一条序列 mask_pos (inputs[input_ids] tokenizer.mask_token_id).nonzero()[0, 1] logits model(**inputs).logits[0, mask_pos] # 只关心 mask 位置的词表分布 labels list(verbalizer.keys()) word_ids [tokenizer.convert_tokens_to_ids(verbalizer[l]) for l in labels] label_logits logits[word_ids] # 投影到标签词子空间 return dict(zip(labels, F.softmax(label_logits, dim-1).tolist()))mask_pos的取法依赖分词器是否在句首插入特殊符号取错一位就会拿到[SEP]的隐状态输出全是噪声。word_ids要求每个标签词恰好对应一个 token id多 token 的标签词比如very good在这里会被静默截断成第一个 token这是后面排查章节要专门讲的一个坑。子空间归一化的动机很实际原分布的概率质量分散在几万个词上两个标签词的 logit 直接比较不构成概率必须重新归一化才能算交叉熵。换个角度看这套操作本质是一次数据增强模板往输入里注入了一段先验「这句话在描述一种情绪」标签词把输出约束在预训练已经理解的语义附近。样本没变多但每个样本携带的监督信息变多了。注意模板和标签词的选择对结果影响极大。同一份数据、同样的训练条件换个模板或者换个标签词准确率能差出十几个点。这个方差是 PET 之后所有研究要解决的头号问题。3.2 复用 MLM head 为什么能压住过拟合这里有个广泛流传的误解需要说清楚PET 在训练时是更新整个模型参数的并不是「冻结主体只训 head」。它真正省掉的是那个随机初始化的新分类头。省掉一个随机头为什么能带来这么明显的收益原因有三层。第一层是初始化先验。MLM head 在预训练阶段已经被海量语料训过它知道great通常出现在什么样的上下文之后知道terrible的语义邻域在哪里。这个头带着信息不是噪声。而随机初始化的分类头什么都不知道它把梯度反传回 backbone 时等于在用一个错误的方向拽整个表示空间。第二层是假设空间约束。分类头允许模型输出任意的决策边界而复用 MLM head 等于把输出限制在「语言模型认为合理的词」这个子集里。约束越强小样本下的方差越小。用偏差-方差的语言说偏差略微上升方差大幅下降总体误差下降。第三层是监督位置的稀疏性。整个序列只有[MASK]那一个位置产生损失梯度从单点反传。这在直觉上像是信息变少了实际上起到正则作用——模型不必为每个 token 都调整表示只需让整句语义在掩码位置汇聚出正确结论。主流方案在这三个维度上的差异可以对照着看方案主体是否更新是否新增参数新增参数量传统 Fine-tuning是是新分类头hidden × 类别数PET / 离散 Prompt是否0P-tuning / 连续 Prompt否是软提示向量token 数 × hidden第二行和第三行的区别值得注意离散 prompt 方案通常仍会微调整个模型只是不新增结构连续 prompt 方案才真正冻结主体只优化那几百到几千个提示向量。把两者混为一谈会导致在错误的地方找问题——如果你的方案是 PET 式全量微调那调小学习率、限制训练轮次仍然是必要的如果是 P-tuning 式冻结主体那 prompt 向量的初始化方式才是关键。3.3 从 GPT-3 的 In-Context Learning 到 PET 的 iPETGPT-3 提出的 in-context learning 是 prompt 的前身不改一个参数把几个「输入-输出」示例直接拼进上下文模型就能照猫画虎地完成新样本的预测。配套的 demonstration learning 更进一步除了示例还给出标签的语义描述让模型理解「什么样的回答算对」。这套方法在千亿参数级别上表现惊人但它有个硬门槛——模型规模必须足够大能力才会涌现换到一亿参数级别的小模型上零样本直接崩。于是研究重心转向这套思路能不能落到小模型的微调阶段PET 给出的答案是能但需要把提示做得更结构化。它在少量标注样本上做 PVP 式训练把 in-context learning 从「推理时的技巧」变成「训练时的目标函数」。PET 还留了一个半监督的扩展叫 iPET流程值得细看因为它展示了一个很实用的自训练循环从同一个预训练模型出发复制出若干份每份配一套不同的 PVP各份模型在少量标注数据上分别训练每份模型对无标注数据打标按预测置信度筛掉低质量样本只保留高置信部分把新标注数据和原始标注数据混合重新训练下一轮重复若干轮后测试时对所有模型的输出做集成投票。这个循环的巧妙之处在于多样性来源不同的模板和标签词让各份模型看到不同的「任务视角」犯的错不完全相关因此打标结果的噪声可以被投票抵消一部分。代价是训练成本随模型份数线性增长实际使用时通常复制 3 到 5 份就够。4. 模板搜索从人工试错到离散、连续两条路人工设计模板的成本很高而且不稳定。有人做过对比实验固定数据集和训练条件只换模板效果波动能到十几个点只换标签词波动同样明显。这意味着调参的人必须穷举模板和标签词的组合才能找到好结果prompt「简单快捷」的优势被抵消干净。往深了说人工模板有三个绕不过去的缺陷依赖领域先验知识离散搜索空间无法求导只能靠试以及预训练时的 MLM 见过的是长文本、多个掩码、开放词表而 PVP 给的是短模板、单个掩码、封闭标签集两者在分布上始终有偏差。于是研究方向分成两支一支继续在离散空间里做搜索和生成另一支干脆把模板搬进连续向量空间。4.1 启发式规则与生成式模板启发式法的思路是用规则拼装模板。关系抽取任务里给定句子和两个实体主体、客体可以预先定义若干子模板比如「主体是人」「客体是人」「主体是客体之父」再按规则把子模板组合成完整 pattern。这种做法的好处是可解释、可控坏处是规则要人写换任务就得重来。生成式法则让小模型来写模板。LM-BFF 的做法是拿一个预训练的生成模型比如 T5给它几个标注样本作为示例让它「生成」若干个可能的模板然后回到标注数据上用这些候选模板跑一遍 PVP 训练并打分选分数最高的那个。本质上是用生成模型做离散空间里的启发式搜索def generate_and_score_templates(gen_model, gen_tok, task_model, samples, n_candidates20): 先用生成模型产出候选模板再用标注数据挑选最优的一个 demo \n.join(f{s[text]} {s[template_with_slot]} for s in samples[:5]) prompt f{demo}\n新句子{samples[0][text]} inputs gen_tok(prompt, return_tensorspt) # 采样多条候选temperature 控制多样性 outputs gen_model.generate(**inputs, num_return_sequencesn_candidates, do_sampleTrue, temperature0.7, max_new_tokens16) candidates [gen_tok.decode(o, skip_special_tokensTrue) for o in outputs] best, best_score None, -1.0 for tpl in set(candidates): if MASK not in tpl: # 必须含掩码位否则无法接 MLM head continue score evaluate_pvp(task_model, tpl, samples) # 在标注集上跑一遍取准确率 if score best_score: best, best_score tpl, score return best, best_scorenum_candidates控制候选数量temperature越高生成越随机。evaluate_pvp是一段就地微调加评估能挑出与当前模型最匹配的模板而不只是「语义上通顺」的模板——这两者经常不是一回事。代价是每个候选都要训一次候选数一多成本就上去了实践中常配合早停和更小的训练轮次。4.2 Verbalizer 的构造手工、搜索、连续标签词的问题比模板更隐蔽。手工映射看起来最直接正类用great负类用terrible。但词表里有几万个词凭什么这两个最优相关实验给出的结论很反直觉同一个模板下换标签词效果波动可以接近换模板。搜索法的做法是给每个类别先取一个初始标签词然后在词表里找与它语义相近的词扩充候选集再用标注数据做剪枝——目标是选出一组标签词使得各类别之间的预测分布尽量可分。剪枝可以写成优化问题也可以用简单的贪心每次加入一个候选词看验证集准确率是否提升。还有一类做法直接放弃离散词把 verbalizer 变成连续表示对每个类别取该类所有样本在掩码位置的隐状态平均得到一个类原型向量预测时比较当前样本与各原型的距离。这本质上把分类头重新引入但它引入得有约束——原型由数据决定不是随机初始化方差小得多。4.3 连续提示伪 token 与向量空间里的模板离散模板的根本限制在于它不能求导。模板是字符选定了就固定模型没法在训练中调整它。连续提示的动机就在这里既然模板的作用是给输入注入任务信息那这份信息为什么不能是一组可训练向量具体做法是在输入 embedding 序列的最前面或掩码位置插入 k 个可训练的向量模型主体全部冻结只优化这 k 个向量。它们不对应词表里的任何词因此被称为伪 tokenpseudo token。P-tuning 进一步发展出用一个小的 LSTM 或 MLP 来生成这些向量目的是建模伪 token 之间的依赖关系——直接把它们当成独立参数容易收敛到局部最优。class SoftPrompt(torch.nn.Module): def __init__(self, n_tokens, hidden, model, init_from_vocabNone): super().__init__() self.model model for p in model.parameters(): # 主体参数全部冻结只留梯度给提示向量 p.requires_grad False self.prompt torch.nn.Parameter(torch.randn(n_tokens, hidden)) if init_from_vocab is not None: # 用词表里已有词的 embedding 初始化收敛更快 self.prompt.data.copy_(init_from_vocab) def forward(self, input_ids, attention_mask): embeds self.model.get_input_embeddings()(input_ids) # [B, L, H] prompt self.prompt.unsqueeze(0).expand(embeds.size(0), -1, -1) inputs torch.cat([prompt, embeds], dim1) # 伪 token 拼在最前 mask torch.cat([attention_mask.new_ones(embeds.size(0), self.prompt.size(0)), attention_mask], dim1) return self.model(inputs_embedsinputs, attention_maskmask)n_tokens一般取 10 到 100太少表达不了任务信息太多会挤压真实输入的注意力预算。hidden必须与模型隐层维度一致否则拼不上。init_from_vocab这一步影响很大随机初始化时损失经常在开头几轮原地打转用词表里若干实词的 embedding 做初始化收敛速度明显不同。前向里inputs_embeds走的是绕过 embedding 层的入口因此input_ids对应的位置编码要自己留意——部分实现会对伪 token 单独处理位置编号。这套方案的收益是参数量极小几千个浮点数在超大规模模型上尤其划算代价是可解释性全部丢失你没法像看模板那样看出模型在「问什么」。5. 排查Prompt-Tuning 效果不如 Fine-tuning 的五个现场这套方法调起来确实有点玄学的味道但每次翻车基本都能归到几个固定位置。下面五条是血泪经验里出现频率最高的。5.1 模板与任务语义不匹配现象换了个模板验证集准确率从 85 掉到 65训练损失还降得很正常。原因模板承担的是「把任务意图翻译成预训练见过的话术」的职责。如果任务是判断两个实体之间是不是父子关系模板却写成They are [MASK].模型接收到的是「判断这两个词的关系」而不是「判断父子关系」语义粒度对不上。损失能降是因为模型总能找到某种捷径把训练集拟合掉。解决模板里必须出现任务的关键语义槽位。关系抽取要显式写出实体位置和关系类型提示情感分析要出现情绪相关的主语。更稳的做法是一次准备 5 到 10 个候选模板用一小部分验证数据做筛选而不是凭直觉定一个。5.2 标签词落在词表的低频区现象模型预测出来的词全是[MASK]附近的高频词你定义的两个标签词从来没被选中过。原因MLM head 的输出分布受预训练语料词频强烈影响。你选的标签词如果在整个语料里出现次数很少它的 logit 天然偏低在子空间 softmax 里几乎拿不到概率质量梯度信号极弱。解决优先选高频、语义明确的单字词或常见词。选定之后做个 sanity check把标签词喂进一个空白上下文看模型对它的预测概率量级是否合理。如果必须用低频词考虑扩充为多个同义标签词并加权合并或者改用语料统计做先验校准。5.3 学习率照搬全量微调现象训练两三轮之后模型开始输出无意义内容验证集准确率断崖式下跌。原因传统微调常用的学习率对小样本 prompt 训练来说偏大。参数量少、监督信号稀疏只有一个掩码位置大学习率会在几千步内把预训练表示冲掉。原型方案里还有个更隐蔽的问题提示向量和学习率不匹配向量更新过猛会直接跳到分布外。解决把学习率降到常规值的十分之一量级同时加长 warmup、限制训练轮次。连续提示方案里提示向量和模型主体可以用不同学习率分组。判断标准是看验证集是否在前期就出现拐点出现就立刻降。5.4 多 token 标签词被截断成单 token现象标签词明明写了 very good代码跑通了但效果异常差打印出来发现用的只有 very。原因分类路径依赖「标签词对应单一 token id」这个假设。分词器会把多词短语切成多个 piece取 id 时只取到第一个剩下的被静默丢弃。更糟的是这个错误不报错只在指标上体现。解决构造 verbalizer 时强制校验len(tokenizer.encode(word)) 1不满足就换词或者用多 token 打分对多 token 序列的各位置 logit 求和。这个校验应该写进构造函数的断言里不要靠人眼。5.5 连续提示随机初始化损失不降现象软提示方案跑了几百步损失曲线几乎是平的换成离散模板立刻正常。原因伪 token 的向量是随机初始化的它们和真实词的 embedding 不在同一个分布里模型前几层看到的就是一组噪声梯度传不回去。这个问题在冻结主体的设定下尤其严重因为主体没法自适应。解决用词表里若干实词的 embedding 做初始化或者先用离散模板训一个模型取其模板词的 embedding 作为起点。另外可以加一个小的投影层让伪 token 先过一遍归一化。收敛判据不要只看损失要看掩码位置的预测分布是否在向标签词集中。6. 设计取舍Prompt-Tuning 什么时候真的赢这套范式的收益高度依赖三个变量模型规模、标注数据量以及任务与预训练目标的距离。把这三个变量摆在一起很多「prompt 到底行不行」的争论其实就消解了。模型规模足够大百亿参数以上时零样本和少样本的能力会涌现此时不更新参数的 in-context learning 性价比最高训练成本为零模型规模中等、标注数据几十到几百条时离散 prompt 加全量微调的组合通常最稳它省掉的是随机头带来的方差标注数据上万条时传统全量微调反而经常反超因为此时方差不再是主要矛盾模型容量和任务特定的结构调整开始起作用。至于连续提示它真正的战场是「模型大到无法全量微调、但又必须适配下游任务」的场景——用几千个参数换一个可用的任务适配。验证一套 prompt 方案是否真的有效最可靠的办法是画数据量曲线在 16、32、64、128、256 条标注样本上分别跑 Fine-tuning 和 Prompt-Tuning看两条曲线在哪个点交叉。单点对比没有意义因为随机种子带来的波动可能就有几个点。配套要做的是方差控制准备多套 PVP 做集成投票固定种子跑三次取均值报告标准差而不是只报最好成绩。这三件事做下来结论才站得住。代价也要说清楚。离散提示的方差大、可解释性好连续提示方差小、彻底黑箱集成能压方差但推理成本翻倍。没有哪种方案在所有维度上占优选型就是在这几条曲线上找自己最能接受的那个点。我自己的习惯是任何 prompt 方案上线前必须先在同一份数据上跑一遍全量微调作为对照基线且必须跑三次看方差如果 prompt 只在某一次跑赢了那就当它没赢。这个规矩来自一次教训——当时只对比了一次结果就下了结论换了个随机种子之后优势全没了。从那以后我每次评估 prompt 方案都强制走一遍「多模板 × 多数据量 × 多随机种子」的矩阵宁可慢两天也不吃这个后悔药。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取

Prompt-Tuning小样本微调：模板、标签词与过拟合控制

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