大语言模型原理与工程实践：提示微调

大语言模型原理与工程实践：提示微调

关键词：大语言模型、提示微调、参数效率、迁移学习、自然语言处理

1. 背景介绍

近年来，大语言模型（Large Language Models，LLMs）在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域取得了令人瞩目的成就。从文本生成、翻译到问答和代码编写，LLMs展现出强大的能力，深刻地改变了我们与语言交互的方式。然而，训练这些庞大的模型需要海量数据和计算资源，对于资源有限的开发者和研究者来说，这是一个巨大的挑战。

提示微调（Prompt Tuning）应运而生，它提供了一种参数效率高的训练方法，可以有效地提升预训练语言模型在特定任务上的性能，而无需对模型本身进行大幅度修改。

2. 核心概念与联系

提示微调的核心思想是，通过学习一系列与特定任务相关的提示（Prompt），引导预训练语言模型生成更准确、更有针对性的输出。

提示（Prompt）：是指输入到语言模型的初始文本序列，它可以包含任务描述、示例数据或其他相关信息，引导模型理解任务目标并生成相应的输出。

预训练语言模型（Pre-trained Language Model）：是指在海量文本数据上进行预训练的语言模型，已经具备了丰富的语言知识和理解能力。

微调（Fine-tuning）：是指在特定任务数据上对预训练语言模型进行进一步训