最近在试prompt tuning做文本分类，用的是BERT-base + PyTorch，自己写了个soft prompt拼接在输入前面。但调了好几天，发现每次训练完测试，准确率波动特别大，有时候能到85%，有时候直接掉到50%多，感觉像随机猜的。我用的学习率是1e-4，加了weight decay，prompt长度设了20个token，batch size 16。是不是prompt初始化方式有问题？还是说需要固定住预训练模型的部分参数？网上教程大多讲理论，实际踩坑的细节很少，求各位大佬指点下稳定训练的思路。