【NLP高频面题 - 高效微调篇】什么是提示微调？
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提示微调（Prompt Tuning）该方法可以看作是Prefix Tuning的简化版本，只在输入层加入prompt tokens，并不需要加入MLP进行调整来解决难训练的问题，主要在T5预训练模型上做实验。似乎只要预训练模型足够强大，其他的一切都不是问题。作者也做实验说明随着预训练模型参数量的增加，Prompt Tuning的方法会逼近Fine-tune的结果。
与前缀微调不同，提示微调仅在输入嵌入层中加入可训练的提示向量。在离散提示方法的基础上，提示微调首先在输入文本端插入一组连续嵌入数值的提示词元，这些提示词元可以以自由形式 或前缀形式来增强输入文本，用于解决特定的下游任务。
提示微调示意图：
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