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Prompt Tuning：轻量级大模型微调全攻略

article 2025/8/27 1:25:18

Prompt Tuning（提示调优）步骤金额流程

传统的 Prompt Tuning（提示调优） 是一种轻量级的大模型微调技术，核心是通过优化连续的提示向量（而非模型参数）来适配特定任务。

一、核心步骤概述

准备任务与数据
明确任务类型（如分类、问答等），准备输入文本和目标标签。
加载预训练模型与分词器
使用开源库（如 Hugging Face Transformers）加载大模型和对应分词器。
定义提示向量
创建可训练的连续提示向量，作为输入的前缀或后缀。
冻结模型参数
固定模型主体参数，仅训练提示向量。
设计损失函数与优化目标
根据任务目标（如分类准确率）计算损失，反向传播更新提示向量。
训练与推理
通过迭代优化提示向量，使模型在目标任务上表现最优。

二、详细实现步骤&#x

Prompt Tuning：轻量级大模型微调全攻略

Prompt Tuning（提示调优）步骤金额流程传统的 Prompt Tuning（提示调优）是一种轻量级的大模型微调技术，核心是通过优化连续的提示向量（而非模型参数）来适配特定任务。一、核心步骤概述准备任务与数据明确任务类型（如分类、问答等），准备输入文本和目标标签。加载…...

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