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Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别

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)

在这里插入图片描述

  • 核心思想

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