当前位置： 首页 > news >正文 Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 news 来源：原创 2025/6/12 22:34:23 一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning（提示调优） 核心思想：固定预训练模型参数，仅学习额外的连续提示向量（通常是嵌入层的一部分）。实现方式：在输入文本前添加可训练的连续向量（软提示），模型只更新这些提示参数。优势：参数量少（仅提示部分可训练），计算效率高。局限性：在小模型上效果有限，需要足够的训练数据。 2. P-Tuning（Pattern-Exploiting Training） 核心思想 相关文章： 小白成长之路-Shell脚本 西电计组第四章-存储系统 使用Meshlab处理非流形边的问题 Illegal key size or default parameters问题解决 入门机器学习需要的统计基础 55. Jump Game 二十、【用户管理与权限 - 篇二】前端交互：实现用户管理界面 pytorch-frame开源程序适用于 PyTorch 的表格深度学习库，一个模块化深度学习框架，用于在异构表格数据上构建神经网络模型。 leetcode0934. 最短的桥-medium mac文件整理利器 Hazel 使用教程 （十）学生端搭建 【TinyWebServer】HTTP连接处理 ntp时间同步服务 Admin.Net中的消息通信SignalR解释 WebLogic简介 架空线路图像视频监测装置 什么是MongoDB http协议同时传输文本和数据的新理解 Spring Boot 如何自动配置 MongoDB 连接？可以自定义哪些配置？ Dynadot邮箱工具指南（六）：将域名邮箱添加至网易邮箱大师 wordpress标签页固定连接以.html后缀结尾/seo网站关键词优化费用 网站建设规划书 简版/广州seo效果 湖南网站建设/指数函数图像及性质 专业开发网站建设哪家好/优化大师的优化项目有哪7个 网站建设哪个公司好知乎/开封网站推广公司 企业网站seo服务/windows优化大师在哪里
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning（提示调优） 核心思想：固定预训练模型参数，仅学习额外的连续提示向量（通常是嵌入层的一部分）。实现方式：在输入文本前添加可训练的连续向量（软提示），模型只更新这些提示参数。优势：参数量少（仅提示部分可训练），计算效率高。局限性：在小模型上效果有限，需要足够的训练数据。 2. P-Tuning（Pattern-Exploiting Training） 核心思想
