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相比 Fine-Tuning，Adapter-Tuning 计算资源消耗更低，并且存储占用小，是预训练模型调优的一个理想选择。Adapter-Tuning 通过在 Transformer 层中插入可训练的 “Adapter” 模块，而不改变原始预训练模型的参数。Adapter-Tuning 作为一种高效的模型调优方法，允许我们在预训练模型的基础上，通过引入轻量级 “Adapter” 层来进行任务特定的学习。本文介绍 Adapter-Tuning 技术，并通过一个意图识别任务的代码示例展示其应用。

这些 Prompt Token 是可训练的参数，类似于传统 Fine-Tuning 过程中的权重更新，但它们仅作用于输入层，避免了对整个预训练模型进行参数调整。P-Tuning（Prefix-Tuning 或 Prompt-Tuning）是一种更高效的微调方法，它通过在输入前添加一组可训练的 “Prompt Embeddings” 来调整模型的行为，而无需修改预训练模型的权重。随着预训练语言模型（PLM）在自然语言处理（NLP）任务中的广泛应用，Fine-Tuning 仍然是最常用的微调方法。

随着预训练语言模型（如 BERT、GPT、T5）的发展，Fine-Tuning 已成为 NLP 任务中的常见方法。Prompt-Tuning 作为一种轻量级替代方案，通过添加任务相关的提示（Prompt）来调整模型的行为，极大减少了参数更新的需求，同时提升任务适配性。Prompt-Tuning 是一种高效的 NLP 任务适配方法，能够在不改变大量模型参数的情况下，引导预训练模型完成特定任务。Prompt-Tuning 的核心思想是利用 “提示模板” 来引导预训练模型的输出，而不直接修改模型权重。

在自然语言处理（NLP）任务中，文本润色（text polishing）是一项重要的应用，例如帮助用户提升写作质量、改善语法或增强表达清晰度。T5（Text-to-Text Transfer Transformer）模型以其强大的泛化能力和灵活的文本转换特性，成为 Fine-Tuning 任务的理想选择。本文将通过一个简单的示例，介绍如何对 T5 模型进行 Fine-Tuning，使其具备自动文本润色能力。在 T5 中，所有任务都需要一个前缀，例如“polish:”，用于指示任务类型。

在深度学习和自然语言处理的应用中，微调是一个至关重要的步骤。通过选择合适的微调方法，我们可以更高效、更精确地将预训练模型应用到特定任务中。不同的微调技术各有其优势和应用场景，选择适合自己任务的微调策略，将大大提升模型的性能与效率。