P-tuning是通过引入可训练的连续提示嵌入来优化GPTs和BERTs等预训练模型的方法，它取代了静态提示，从而提高模型在特定任务上的表现。这种技术有助于提升NLP模型的性能和适应性。
P-tuning是一种新的方法，它使用可训练的连续提示嵌入来调整GPTs和BERTs的性能。具体来说，P-tuning使用一个可训练的提示嵌入，它可以被用来替代传统的预训练模型的静态提示，从而提高模型的性能。
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