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一、为什么Prompt Tuning会生成模型文件?

1. Prompt Tuning的本质:优化可训练的「提示参数」
  • 核心逻辑:Prompt Tuning(提示调优)是一种轻量级的微调技术,仅优化模型输入层的提示向量(Prompt Embedding)或少量额外参数,而非更新整个预训练模型的权重。
  • 生成模型文件的原因
    当优化完成后,训练好的提示参数(如离散提示词的索引、连续提示向量的数值)需要与原始预训练模型结合,形成一个**「适配特定任务的新模型」**。这个新模型包含两部分:
    • 固定的预训练模型主体(如BERT、GPT的权重不变)。
    • 优化后的提示参数(作为模型的新增输入层或前缀参数)。
      因此,保存模型文件时,需要将提示参数与原始模型的结构信息(如提示向量的维度、位置)一起存储,以便后续推理时正确加载和使用。
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