神经网络微调技术全解（02）-针对每种微调技术的具体实施示例（含代码）

下面是针对每种微调技术的具体实施示例，帮助理解如何应用这些技术进行模型微调：

1. Adapter

• 示例：假设我们使用BERT模型进行情感分析任务，并且希望利用Adapter模块进行微调。

python
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from transformers import BertModel, AdapterConfig, AdapterModel

# 加载预训练的BERT模型
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 创建Adapter配置
adapter_config = AdapterConfig(mh_adapter=True, output_adapter=True)

# 添加Adapter模块到模型中
model.add_adapter("sentiment_adapter", config=adapter_config)

# 激活Adapter
model.train_adapter("sentiment_adapter")

# 继续训练模型
# 示例代码仅用于说明，在实际操作中需要加载数据、定义训练循环等。

2. Prompt Tuning

• 示例</