嘿，我来给你把这个问题说清楚哈～

首先，按照你现在的代码设置，整个模型的所有权重都会被更新——既包括GPT2原架构的所有底层权重，也包括AutoModelForSequenceClassification自动添加的分类头权重。

为啥会这样呢？因为当你用AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained()加载模型时，默认情况下所有参数的requires_grad属性都是True，也就是所有参数都处于可训练状态。而你的训练循环里没有做任何参数冻结的操作，所以在optimizer.step()执行时，优化器会更新所有可训练参数的权重。

如果你的需求是只训练新增的分类头，而保持GPT2主体的预训练权重不变，那你需要手动冻结主体的参数，举个简单的修改例子：

# 加载模型后，先冻结GPT2主体的所有参数
for param in model.base_model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 然后初始化优化器，此时优化器只会处理分类头的可训练参数
optimizer = AdamW(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=5e-5)

这样调整后，训练循环就只会更新分类头的权重了。你之前觉得全量更新不合理，可能是担心计算量太大或者预训练的通用知识被破坏？其实全量微调（更新所有参数）在很多场景下是有效的，尤其是你的下游任务数据量足够大的时候，能让模型更好地适配任务；但如果数据量小，只训练分类头确实更不容易过拟合，计算成本也更低。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Laura Fuentes