关于two-stage中的第一个阶段，论文中的描述是否和代码不一致

[zfbz]

大佬好！我有以下疑问： 论文 4.3 节说第一阶段训练是优化那几个虚拟类型词和答案词的 embedding，但是我看到代码（如下）transformer.py 里，else 里是用整个 embedding 来当做优化的参数，请问这是怎么回事呢？

 def configure_optimizers(self):
        no_decay_param = ["bias", "LayerNorm.weight"]

        if not self.args.two_steps: 
            parameters = self.model.named_parameters()
        else:
            # model.bert.embeddings.weight
            parameters = [next(self.model.named_parameters())]

[njcx-ai]

您好，之前由于实际项目需要，代码已经优化过直接就剩一个阶段了，测试过效果和两阶段差不太多但训练速度会快很多。