用PyTorch写prompt tuning时，模型输出总是不稳定，求指点

写得挺好，建议补充一些性能数据。

看到你这个问题我太有同感了，之前搞prompt tuning也被这种过山车式的准确率折磨过。我个人觉得你提到的prompt初始化方式确实是个关键点，直接用随机初始化很容易让优化器在早期陷入不稳定的区域，可以试试用预训练词表中某些类别相关token的embedding做平均来初始化，或者干脆用正态分布小范围扰动一下。另外你学习率1e-4对prompt tuning来说可能偏大了，毕竟只训练少量参数，我后来降到2e-5配合warmup才稳住。还有一点经验是，建议把BERT的底层参数完全冻结，只训练那几个prompt token的embedding，不然预训练模型稍微动一点就会放大波动。你batch size 16其实可以，但梯度裁剪设个1.0或者0.5也能帮助收敛更平滑。对了，别忘了检查一下不同种子下的结果，有时候波动纯粹是随机性造成的，多跑几次取中位数更靠谱。

试试固定BERT参数只训练prompt，学习率降到5e-5，我这么调之后波动小了很多。

你这情况我太懂了，刚玩prompt tuning的时候我也被波动搞到头秃。85%到50%这种跳变，大概率不是学习率的问题，1e-4对BERT来说其实偏大，尤其soft prompt本身参数少且敏感，建议先降到1e-5甚至5e-6试试，同时把weight decay调高到0.1以上，防止prompt embedding过拟合到某个batch的噪声上。另外你提到prompt长度20，这个要看任务难度，文本分类的话10到15个token往往更稳定，太长反而容易引入随机性。还有一个很容易忽略的点：prompt的初始化方式确实很关键，别用全零或者随机正态，推荐用预训练词表中几个分类相关词的embedding均值来初始化，比如“类别”、“特征”这些中性词的向量，能大幅减少训练初期的震荡。固定住BERT参数也是个好思路，先锁住backbone只调prompt，等prompt稳定了再解冻全部做微调，这样能避免预训练参数被带偏。最后检查一下数据加载顺序和随机种子有没有固定，有时候不设seed会导致每次数据shuffle不同，间接影响收敛路径。

我最近也踩过类似的坑，prompt tuning确实比想象中敏感。我觉得你那个波动大概率是prompt初始化的问题，直接用随机初始化或者全零初始化很容易让优化器在前期乱跑。建议试试用预训练词表中某些高频词的embedding做初始化，或者干脆用bert的[CLS]或[MASK]的embedding作为基础，加一点小噪声，这样prompt一开始就在语义空间里有个合理位置。另外学习率1e-4对prompt tuning来说偏大了，我后来降到5e-5甚至1e-5才稳下来，毕竟只调那一小部分参数，步子太大容易震荡。还有个细节是，你最好把BERT主模型完全冻住，只训练prompt的参数，否则模型整体会被带偏，而且每次收敛到的局部极小值不一样，自然结果飘忽。batch size 16其实还行，但你可以试着把梯度积累加上，让有效batch变大，减少噪声。最后建议你固定一个随机种子跑多次对比，先排除数据随机洗牌带来的影响，定位到是训练过程本身不稳定还是初始化的问题。

我用过BERT做prompt tuning也遇到过类似问题，85到50这种跳变太真实了。个人感觉1e-4的学习率对soft prompt来说可能偏大了，建议降到5e-5甚至更低试试，另外prompt初始化用词汇表的均值向量比随机初始化稳定很多。还有就是最好把BERT的骨干网络完全冻住，只训练prompt参数，不然预训练权重被扰动后波动会特别大。

把预训练模型冻住试试，prompt初始化用词汇表的embedding均值会稳很多。

说实话你这情况我当初也遇到过，波动这么大大概率是prompt初始化的问题，建议试试用词汇表中词向量的均值来做初始化，别用随机正态分布。另外1e-4的学习率对prompt tuning来说偏高了一点，我调到5e-5后稳定了不少，而且最好把BERT的其他层全部冻结，只更新prompt embedding。还有个小技巧是加个梯度裁剪，能防止某些batch把prompt带偏太多。

我也遇到过类似问题，后来发现prompt初始化方式确实很关键，用预训练词表的随机向量效果很差，建议试试用[CLS]或者[MASK]这类特殊token的embedding做初始化。另外1e-4的学习率对于prompt tuning来说可能偏大了，我降到5e-5之后波动小了很多，同时把BERT前几层的梯度冻住只训练后几层和prompt，效果稳了不少。你那个波动大的情况，大概率是soft prompt在训练初期震荡太厉害，可以考虑加个warmup让学习率慢慢爬升。

prompt tuning确实容易不稳定，1e-4的学习率对BERT来说偏大了，建议降到5e-5左右试试，同时把prompt部分的学习率单独设高一点。另外，你提到prompt长度20个token，其实可以试试先固定BERT的权重只训练prompt参数，等收敛再解冻微调，这样能减少预训练模型被破坏的概率。初始化方式也有讲究，用词汇表中已有的词向量做均值初始化比随机初始化稳定很多，比如选几个类别相关的词取平均。

你这波动大概率是prompt初始化的问题，建议试试用预训练词表中某些语义相关的词向量来初始化，别用随机初始。另外1e-4对于prompt tuning来说可能偏大了，降到5e-5或者1e-5，同时把预训练模型彻底冻住，只更新prompt参数，能稳定很多。还有个小技巧是加个warmup，前几个step慢慢把学习率提上去，对收敛有帮助。

说实话你这波动幅度确实有点大，八成是prompt初始化的问题。可以试试用词汇表中已有的词向量来初始化soft prompt，别用随机均匀分布，我之前用bert的unk或者cls的embedding初始化，稳定性明显好了很多。另外建议把学习率降到1e-5以下，bert本身参数更新太猛会把prompt的梯度带歪，最好只训练prompt embedding，冻结bert主干。还有batch size 16其实偏小了，试过32或者64吗？梯度累积一下也能缓解抖动。

试试把学习率降到1e-5，然后冻住BERT的前几层，我这么调之后波动小了很多。

看到你提到准确率波动这么大，我第一反应是学习率可能偏大了，prompt tuning对学习率比全参数微调敏感很多，建议试试1e-5甚至更低，配合warmup步数。另外prompt长度20对于bert-base来说有点长，容易引入噪声，可以先缩到10左右看看稳定性。还有就是你初始化方式最好用预训练词表中那些中性词的embedding，别用随机正态，这个坑我踩过好几次。

试试把prompt用预训练词表的词初始化，别随机初始化，然后冻结BERT主干只调prompt参数。

你遇到的波动大概率是prompt初始化的问题，可以试试用预训练词表中跟任务相关的词向量来初始化，比如用“分类”“判断”这类token的embedding，别全随机。另外固定住BERT底层参数只训prompt相关的部分确实能稳很多，我一般设成只更新prompt embedding和分类头。学习率1e-4对prompt tuning来说可能偏大了，降到5e-5甚至更低试试，配合warmup会平滑一些。

prompt tuning这个坑我当初也踩过，波动大真的挺常见的。我觉得你提到的初始化方式确实是关键，很多人直接随机初始化soft prompt，但BERT对初始分布挺敏感的，建议试试用词汇表中常见词的embedding均值或者直接采样几个高频token的向量来初始化，效果会稳很多。另外你学习率1e-4对prompt来说可能偏大了，毕竟prompt参数很少，我一般降到1e-5甚至5e-6，配合cosine annealing调度器，波动会明显减小。关于固定预训练模型参数，这个其实取决于你的数据量，如果只有几百条样本，建议把BERT全部冻结只训练prompt，否则微调太多层容易过拟合导致随机波动；数据量大时可以放开最后几层。还有prompt长度20个token对分类任务来说可能稍长了，我试过5到10个token效果反而更稳定，太长容易引入噪声。顺便问一下，你每次训练时是不是固定了随机种子？不同seed会导致初始化差异，训练结果差距会很大，建议把所有随机源（包括numpy、torch、cuda）都固定住再对比。最后建议加个early stopping，监控验证集准确率，选最佳轮次保存，别等跑完所有epoch再取最后结果。

大概率是prompt初始化没对齐预训练的词向量，试试用已有token的embedding初始化。

这个波动幅度确实有点大，从85%跳到50%大概率不是超参数的问题，更像是训练过程本身没收敛到同一个稳定区域。我个人经验里，prompt tuning对初始化特别敏感，尤其是直接用随机正态分布初始化soft prompt的话，初期梯度很容易把预训练模型的隐层状态带偏。你可以试试用预训练词表中几个词的平均embedding作为初始值，或者更简单点，先用任务相关的类别标签词（比如“正面”“负面”这类）的embedding填充prompt，再微调。另外，你提到的固定预训练模型参数这个点很关键——prompt tuning通常是要冻结BERT backbone的，只更新prompt token的embedding，如果没冻结的话，模型参数一变动，prompt的语义空间也跟着漂，稳定性自然差。还有学习率1e-4对prompt tuning来说可能偏大了，我习惯用1e-5甚至5e-6，配合warmup和cosine decay会平滑很多。对了，batch size 16其实还行，但你可以试试梯度累积，让有效batch大一点，减少小batch带来的随机性。如果这些调完还是跳，建议跑两三次重复实验，看看是不是数据划分的随机性在作祟，有时候一个倒霉的验证集split就能炸掉指标。

大概率是prompt初始化的问题，试试用预训练词表的embedding均值来初始化。