

微调技术:Prefix-tuning vs Prompt-tuning vs P-tuning
摘要 参数高效微调(PEFT)技术通过冻结预训练模型参数,仅调整少量额外模块实现下游任务适配。Prompt-tuning通过可学习嵌入向量作为输入提示;Prefix-tuning在每层Transformer的key/value前添加可学习前缀;P-tuning v2结合多层提示和LSTM/MLP生成机制。三者参数量依次增加,性能逐步提升,分别适用于简单任务、深层模型和高性能需求场景。代码实现上,Prompt-tuning在输入层添加提示向量,Prefix-tuning需改造注意力机制,P-tuning v2

《AI日报 · 0613|ChatGPT支持导出、Manus免费开放、GCP全球宕机》
AI资讯速览 OpenAI为ChatGPT Canvas新增多格式导出功能(PDF/docx/代码文件等),提升工作效率;Manus推出完全免费的Chat模式,支持无缝切换agent模式。字节跳动开源SeedVR2视频修复模型,Google Cloud突发全球宕机波及多款AI服务。 AI开发工具推荐 字节跳动Trae IDE月活破百万,阿里巴巴开源3D数字人框架Mnn3dAvatar并推出高考志愿大模型;Dia浏览器集成AI助手,技术栈Cursor+CodeRabbit+Warp获开发者推崇。 热门开源项目
