一文彻底搞懂大模型 - Fine-tuning三种微调方式

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Fine-tuning 在生成式AI和大语言大模型（如GPT、LLaMA）的广泛应用中，微调（Fine-tuning）作为模型适应特定任务的关键步骤，其重要性不言而喻。以下将详细介绍三种流行的微调方式：Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA，深入理解每种方法的原理、特点及应用场景。 Fine-tuning 方式一： Prompt-tuning 什么是 Prompt-tuning ？ Prompt-tuning 通过修改输入文本的提示（Prompt）来引导模型生成符合特定任务或情境的输出，而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型（PLM）在零样本或少样本学习中的强大能力，通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。 Prompt-tuning 核心原理： PLM（预训练模型）不变，W（模型的权重）不变，X（模型输入）改变。 Prompt-tuning 如何进行 Prompt-tuning ？ 小模型适配下游任务 设计任务相关提示模板，并微调提示嵌入以 ………………………………