P-tuning_p-tuning v2

p-tuning-v2的主要贡献是在原本的输入前添加自定义长度的layer prompts，在后续针对下游任务的训练中冻结BERT模型的所有参数而只训练这些prompt给模型带来影响的参数。

这些参数在源码中具体为：prompt对应的embedding层，两个线性层（对应key和value），一个全连接层。

class PrefixEncoder(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.embedding = torch.nn.Embedding(seq_len, dim_ebd)
        self.trans = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(dim_ebd, dim_ebd),
            torch.nn.Tanh(),
            torch.nn.Linear(dim_ebd, num_layer * 2 * dim_ebd)
        ).to(device)
    def forward(self, prefix):
        prefix_tokens = self.embedding(prefix)
        past_key_values = self.trans(prefix_tokens)
        return past_key_values