文章详情

提示微调

一、背景与挑战 传统微调需要更新模型的全部或部分权重，带来： 显著的计算资源消耗； 大量存储开销； 多任务场景下管理和部署复杂。 提示微调则通过设计和学习软提示向模型注入任务信息，避免修改模型参数，极大降低训练成本和维护复杂度。 二、提示微调的核心技术原理 提示微调的关键是将任务信息编码为可学习的连续向量（软提示），附加到输入序列前端： 软提示向量：一组可训

4 阅读