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AI大模型底层技术——结合 Prompt Engineering 的 LoRA

news 来源：原创 2025/8/24 4:50:04

1. 结合 Prompt Engineering 的 LoRA？

(1) 定义

(2) 核心思想

2. 核心功能

3. 对比传统通用微调

4. 技术要素

(1) Prompt Engineering

(2) LoRA 微调

(3) Prompt & LoRA 协同优化

5. 难点及解决

6. 技术路径

7. 具体技术实现

8. 应用场景

9. 业内使用

10. 尚未解决问题

11. 未来趋势

12. 实际应用例子

13. 最新研究和技术进展

14. 猫哥说

1. 结合 Prompt Engineering 的 LoRA？

(1) 定义

"结合 Prompt Engineering 的 LoRA" 指的是将 Prompt Engineering (提示工程) 技术与 LoRA (Low-Rank Adaptation) 微调技术相结合，以更高效、更灵活地引导 AI 大模型完成特定任务的方法。Prompt Engineering 负责设计有效的提示语 (Prompts)，而 LoRA 负责在冻结大部分模型参数的情况下，微调少量参数以适应特定任务。

(2) 核心思想

Prompt Design：精心设计 Prompt，以引导模型理解任务目标、提供上下文信息、指定输出格式等。Prompt 可以是文本、图像、音频等多种形式。
LoRA 微调：在预训练模型的基础上，添加 LoRA 模块，并仅训练 LoRA 模块的参数。这样可以在保持模型通用性的同时，使其更好地适应特定任务。
Prompt & LoRA 协同优化：Prompt 和 LoRA 模块共同作用，Prompt 负责提供任务信息，LoRA 模块负责调整模型参数，以更好地完成任务。

2. 核心功能

性能提升：通过 Prompt Engineering，可以更有效地引导模型，从而提高模型在特定任务上的性能。
灵活性增强：可以通过调整 Prompt 来改变任务目标，而无需重新训练模型，从而提高模型的灵活性。
参数高效：LoRA 微调只需要训练少量参数，从而减少计算和存储成本。
任务自适应：通过 Prompt Engineering 和 LoRA 微调，可以使模型适应各种任务，如文本生成、图像识别、机器翻译等。
知识迁移：Prompt 可以作为知识的载体，将知识从一个任务迁移到另一个任务。

3. 对比传统通用微调

特性	结合 Prompt Engineering 的 LoRA	LoRA	全参数微调	Prompt Engineering
Prompt 设计	需要	不需要	不需要	需要
训练参数量	极少	极少	全部	0
性能	通常优于 LoRA，接近全参数微调	接近全参数微调	最佳	取决于Prompt质量
灵活性	高	中	低	高
参数效率	高	高	低	最高（无训练）
适用场景	各种任务，尤其适用于任务定义不明确的场景	资源受限、快速迁移学习、多任务学习	资源充足、单任务学习	快速实验、探索性任务
计算成本	低	低	高	极低

4. 技术要素

(1) Prompt Engineering

Prompt Engineering 的目标是设计有效的 Prompt，以引导模型完成特定任务。
常用的 Prompt Engineering 技术包括：
- Instruction Prompting：使用指令来引导模型，例如，"请翻译以下文本为英文："。
- Few-shot Learning：提供少量示例，让模型学习如何完成任务。
- Chain-of-Thought Prompting：引导模型逐步推理，以提高解决复杂问题的能力。
- Role-Playing Prompting：让模型扮演特定角色，以生成更符合要求的输出。
- Contrastive Prompting：同时提供正面和负面示例，以提高模型的判别能力。
Prompt 的设计需要根据任务的特点进行调整，通常需要进行多次实验才能找到最佳的 Prompt。

(2) LoRA 微调

与传统的 LoRA 微调相同，"结合 Prompt Engineering 的 LoRA" 也需要在预训练模型的基础上添加 LoRA 模块，并仅训练 LoRA 模块的参数。
LoRA 模块可以添加到模型的不同位置，例如，Attention 层、MLP 层等。
LoRA 模块的秩 (Rank) 需要根据任务的特点进行选择，通常需要进行实验才能找到最佳的 Rank。

(3) Prompt & LoRA 协同优化

Prompt 和 LoRA 模块需要协同优化，才能达到最佳性能。
常用的协同优化方法包括：
- Prompt Tuning：在训练 LoRA 模块的同时，也对 Prompt 进行微调。
- Ensemble Learning：训练多个不同的 Prompt 和 LoRA 模块，然后将它们的输出进行集成。
- Meta-Learning：学习如何快速地设计有效的 Prompt 和 LoRA 模块。

5. 难点及解决

如何设计有效的 Prompt
- 难点：Prompt 的设计需要根据任务的特点进行调整，通常需要进行多次实验才能找到最佳的 Prompt。
- 解决方案：
  - 学习 Prompt Engineering 的基本原理和技巧。
  - 参考已有的 Prompt 库，例如，Awesome Prompts。
  - 使用自动化 Prompt 搜索算法，自动搜索最佳的 Prompt。
  - 利用模型的可解释性分析工具，分析Prompt对模型行为的影响。
如何选择最佳的 LoRA 模块位置和 Rank
- 难点：LoRA 模块的位置和 Rank 需要根据任务的特点进行选择，通常需要进行实验才能找到最佳的配置。
- 解决方案：
  - 进行实验，比较不同位置和 Rank 的效果。
  - 使用自动化搜索算法，自动搜索最佳的位置和 Rank。
如何避免 Prompt 和 LoRA 模块之间的冲突
- 难点：Prompt 和 LoRA 模块可能会学习到冲突的知识，导致模型性能下降。
- 解决方案：
  - 使用正则化技术，减少 Prompt 和 LoRA 模块之间的知识冲突。
  - 设计专门的损失函数，鼓励 Prompt 和 LoRA 模块学习到互补的知识。
Prompt的泛化能力
- 难点：设计的Prompt可能只在特定的数据集或场景下有效，泛化能力较差。
- 解决方案：
- 设计更加通用的Prompt模板，使其能够适应不同的数据集和场景。
- 使用数据增强技术，增加Prompt的多样性。
- 结合元学习技术，学习如何快速地设计具有良好泛化能力的Prompt。

6. 技术路径

环境搭建：安装深度学习框架 (如 PyTorch、TensorFlow) 和 LoRA 相关的库。
模型加载：加载预训练的 LLM，并冻结原始参数。
Prompt 设计：根据任务的特点，设计有效的 Prompt。
LoRA 模块添加：在模型的关键模块中添加 LoRA 模块，并初始化参数。
训练配置：配置训练参数，如学习率、Batch Size、Epoch 数等。
模型训练：使用准备好的数据集对 LoRA 模块进行训练。
模型评估：在测试集上评估模型的性能，并进行调优。
模型部署：将 LoRA 模块加载到原始模型中，并进行部署。

7. 具体技术实现

以下代码示例展示了如何使用 Prompt Tuning 和 LoRA 微调：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerclass PromptTuningLoRA(nn.Module):def __init__(self, model_name, lora_rank=8, prompt_length=20):super().__init__()self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)# 冻结原始模型参数for param in self.model.parameters():param.requires_grad = False# 添加 LoRA 模块self.lora_linear = nn.Linear(self.model.config.hidden_size, self.model.config.hidden_size)self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(lora_rank, self.model.config.hidden_size))self.lora_B = nn.Parameter(torch.randn(self.model.config.hidden_size, lora_rank))nn.init.zeros_(self.lora_A)nn.init.zeros_(self.lora_B)# 添加 Prompt Embeddingself.prompt_embeddings = nn.Parameter(torch.randn(prompt_length, self.model.config.hidden_size))def forward(self, input_text):# Tokenize 输入文本input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt").to(self.model.device)# 获取 Prompt Embeddingprompt_len = self.prompt_embeddings.shape[0]prompt_input_ids = torch.arange(prompt_len).unsqueeze(0).to(self.model.device)prompt_hidden_states = self.prompt_embeddings.unsqueeze(0)# 将 Prompt Embedding 添加到输入inputs_embeds = self.model.get_input_embeddings()(input_ids)inputs_embeds = torch.cat([prompt_hidden_states, inputs_embeds], dim=1)# 通过模型outputs = self.model(inputs_embeds=inputs_embeds)# 应用 LoRAlast_hidden_state = outputs.last_hidden_state[:, prompt_len:, :]lora_output = self.lora_linear(last_hidden_state) + (last_hidden_state @ self.lora_A.T @ self.lora_B.T)outputs.last_hidden_state[:, prompt_len:, :] = lora_outputreturn outputs

8. 应用场景

文本生成：
- 使用 Prompt Engineering 来指定生成文本的风格、主题、长度等。
- 使用 LoRA 微调来提高生成文本的质量和相关性。
图像识别：
- 使用 Prompt Engineering 来指定需要识别的物体、场景等。
- 使用 LoRA 微调来提高识别的准确率和鲁棒性。
机器翻译：
- 使用 Prompt Engineering 来指定翻译的语言、风格等。
- 使用 LoRA 微调来提高翻译的质量和流畅度。
代码生成：
- 使用Prompt Engineering来描述需要生成的代码功能和规范。
- 使用LoRA微调来提高代码的正确性和效率。
对话系统
- 使用Prompt Engineering来引导对话流程和控制对话风格。
- 使用LoRA微调来提高对话系统的用户体验和任务完成率。

9. 业内使用

Google: 使用 Prompt Engineering 和 LoRA 微调来优化 PaLM 等大型语言模型，以提高模型在各种任务上的性能。
OpenAI: 使用 Prompt Engineering 和 LoRA 微调来定制 ChatGPT 等聊天机器人，以满足不同用户的需求。
Meta: 使用 Prompt Engineering 和 LoRA 微调来提高图像识别、机器翻译等任务的性能，并降低计算成本。

10. 尚未解决问题

Prompt Engineering 的设计难度：设计有效的 Prompt 仍然是一个挑战，需要大量的实验和经验。
Prompt 的泛化能力：设计的 Prompt 可能只在特定的数据集或场景下有效，泛化能力较差。
LoRA 模块的训练效率：LoRA 模块的训练效率可能会受到 Prompt 的影响，需要进行调整。
缺乏统一的理论框架：目前缺乏对Prompt Engineering和LoRA微调进行系统性分析的理论框架。
Prompt和LoRA之间的相互影响：Prompt和LoRA之间可能会存在相互影响，需要进行更深入的研究。

11. 未来趋势

自动化 Prompt Engineering：开发自动化 Prompt 搜索算法，自动搜索最佳的 Prompt。
Prompt 的可解释性：研究如何提高 Prompt 的可解释性，以便更好地理解 Prompt 对模型行为的影响。
Prompt 的自适应性：开发自适应 Prompt 技术，根据输入数据的内容动态调整 Prompt。
更高效的训练方法
- 研究如何更高效地训练LoRA模块，以减少计算成本。
将Prompt Engineering和LoRA微调应用于更广泛的任务
- 例如，机器人控制、自动驾驶等。

12. 实际应用例子

使用 Prompt Engineering 和 LoRA 微调来定制 ChatGPT：
- 可以使用 Prompt Engineering 来指定 ChatGPT 的性格、知识领域等。
- 可以使用 LoRA 微调来提高 ChatGPT 在特定任务上的性能。
使用 Prompt Engineering 和 LoRA 微调来提高图像识别的准确率：
- 可以使用 Prompt Engineering 来指定需要识别的物体、场景等。
- 可以使用 LoRA 微调来提高识别的准确率和鲁棒性。

13. 最新研究和技术进展

研究如何将 Prompt Engineering 应用于更广泛的模型：例如，Transformer、CNN、GNN 等。
研究如何提高 Prompt 的泛化能力：例如，使用元学习技术学习如何快速地设计具有良好泛化能力的 Prompt。
研究如何自动化 Prompt Engineering：例如，使用强化学习算法自动搜索最佳的 Prompt。
Prompt Engineering与知识图谱结合：利用知识图谱来辅助Prompt的设计，以提高Prompt的质量和效果。
Prompt Engineering与可解释性分析结合：利用可解释性分析工具来分析Prompt对模型行为的影响，以更好地理解Prompt的作用机制。

14. 猫哥说

"结合 Prompt Engineering 的 LoRA" 作为一个极具前景的微调技术，有望在未来的 AI 领域发挥越来越重要的作用，尤其是在需要高效、灵活地定制 AI 模型的场景下。随着技术的不断发展， "结合 Prompt Engineering 的 LoRA" 将会变得更加成熟和易用，为广大研究人员和开发者带来更多的便利。

1. 结合 Prompt Engineering 的 LoRA？

(1) 定义

(2) 核心思想

2. 核心功能

3. 对比传统通用微调

4. 技术要素

(1) Prompt Engineering

(2) LoRA 微调

(3) Prompt & LoRA 协同优化

5. 难点及解决

6. 技术路径

7. 具体技术实现

8. 应用场景

9. 业内使用

10. 尚未解决问题

11. 未来趋势

12. 实际应用例子

13. 最新研究和技术进展

14. 猫哥说

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