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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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 冻结模型参数
    固定模型主体参数,仅训练提示向量。
  5. 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。
  6. 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

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