大模型微调-方法(2)：Prompt Tuning：深度解读一种新的微调范式
这绝对是我看过最全面细致的Prompt Tuning技术综述之一，全文共五万多字，看完之后你一定发出一样的感叹！
--->学术、前沿资讯、技术交流，移至文末加入我们
阅读该博文，您将系统地掌握如下知识点：
- 什么是预训练语言模型？
- 什么是prompt？为什么要引入prompt？相比传统fine-tuning有什么优势？
- 自20年底开始，prompt的发展历程，哪些经典的代表方法？
- 面向不同种类NLP任务，prompt如何选择和设计？
- 面向超大规模模型，如何借助prompt进行参数有效性训练？
- 面向GPT3，什么是In-Context Learning？什么是Chain-Of-Thought？
- 面向黑盒模型，如何使用prompt？
- ChatGPT里有哪些prompt技术？
- 未来prompt的发展与研究前景
Prompt的由浅入深的理解：
- 1级：Prompt是一种对任务的指令；
- 2级：Prompt是一种对预训练目标的复用；
- 3级：Prompt本质是参数有效性训练；
热点预览
预训练语言模型的发展历程
本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！