大语言模型应用指南：Prompt高效微调

大语言模型应用指南：Prompt高效微调

1. 背景介绍

1.1 大语言模型的兴起

近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域引起了广泛关注。这些模型通过在大规模文本语料库上进行预训练,能够捕捉丰富的语言知识和上下文信息,从而在下游任务中表现出色。

代表性的大语言模型包括GPT-3、BERT、XLNet、RoBERTa等。它们在文本生成、机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中都取得了令人瞩目的成绩。

1.2 Prompt微调的重要性

尽管大语言模型展现出强大的能力,但直接将它们应用于特定任务并不理想。主要原因在于:

1. 任务差异性:预训练语料与下游任务存在差异,需要对模型进行针对性调整。
2. 数据不平衡:下游任务数据往往较少,无法支持从头训练大模型。
3. 计算资源限制:从头微调大模型需要消耗大量计算资源。

为了解决这些挑战,Prompt微调(Prompt Tuning)应运而生。它通过设计合适的Prompt,指导大语言模型生成所需输出,从而实现高效微调和知识迁移。

2. 核心概念与联系

2.1 什么是P