当前位置： 首页 > news >正文 Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 news 2025/9/23 23:51:58 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 查看全文 http://www.dtcms.com/a/242483.html 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 MongoDB 数据库应用 【第二十三章 IAP】 【DAY45】 Tensorboard使用介绍 手写muduo网络库（二）：文件描述符fd及其事件的封装（Channel类的实现） 接口测试中缓存处理策略 Suna 开源 AI Agent 安装配置过程全解析（输出与交互详解） 国产具身大模型首入汽车工厂，全场景验证开启工业智能新阶段 Vuex 自动化生成工具 BeckHoff ＜--＞ 基恩士（CV-X300）三维机械手视觉系统的通讯 控制 在GIS 工作流中实现数据处理
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
