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【论文解读】GPT Understands, Too

article 2024/9/25 1:23:03

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 nn


class PromptEncoder(torch.nn.Module):
    def __init__(self, template, hidden_size, tokenizer, device, args):
        super().__init__()
        self.device = device
        self.spell_length = sum(template)
        self.hidden_size = hidden_size
        self.tokenizer = tokenizer
        self.args = args
        # ent embedding
        self.cloze_length = template
        self.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)
        # embedding
        self.embedding = torch.nn.Embedding(len(self.cloze_mask[0]), self.hidden_size).to(self.device)
        # LSTM
        self.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