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查看网站开发,h5制作完成后怎么导出,网站建设asp编程,南京做网站哪家最好#x1f34b;#x1f34b;AI学习#x1f34b;#x1f34b;#x1f525;系列专栏#xff1a; #x1f451;哲学语录: 用力所能及#xff0c;改变世界。 #x1f496;如果觉得博主的文章还不错的话#xff0c;请点赞#x1f44d;收藏⭐️留言#x1f4dd;支持一下博主…AI学习系列专栏 哲学语录: 用力所能及改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话请点赞收藏⭐️留言支持一下博主哦一、什么是 PromptTuningPromptTuning提示调优是一种参数高效的大模型适配技术属于 PEFTParameter-Efficient Fine-Tuning参数高效微调的分支核心目标是用极少的训练成本让大模型快速适配特定任务的输出格式 / 风格 / 能力—— 比如你的体检报告质控需要模型「稳定输出 JSON 结构化结果、不漏检异常指标」居家养老机器人需要模型「固定用温和的家人语气回复」这些都可以通过 PromptTuning 实现。它和你之前了解的全参数微调、LoRA、DPO/RLHF的核心区别是技术类型训练参数量核心目标算力要求适配场景全参数微调基座模型全部参数7B 模型≈13GB 参数让模型学习全新任务能力极高A100 多卡有充足算力 大量数据的场景LoRA基座模型注意力层的低秩矩阵≈0.1%-1% 基座参数增强模型的特定任务能力中单卡 A10需要模型理解新领域知识的场景PromptTuning仅训练「虚拟提示 token 的 embedding」≈几万 - 几十万参数约束模型的输出格式 / 风格 / 逻辑极低单卡 4G 即可固定格式 / 固定风格的适配场景DPO/RLHF全参数 / PEFT 参数 对齐损失让模型贴合人类偏好中高需要输出符合人类主观偏好的场景PromptTuning 是性价比最高的选择 ——用几十 KB 的训练参数、单卡 4G 显存、几小时的训练时间就能让模型稳定输出符合要求的结果。二、PromptTuning 的核心原理硬提示 vs 软提示PromptTuning 分为两类你之前用到的「人工编写提示词比如请作为体检报告质控专员输出JSON格式结果」属于硬提示Hard Prompt而我们通常说的 PromptTuning 指的是软提示Soft Prompt硬提示Hard Prompt本质人工设计的自然语言提示词直接作为输入传给模型优点不需要训练快速验证想法缺点需要反复调试比如你可能要改几十次提示词才能让模型稳定输出 JSON、对复杂任务比如体检报告多指标联动质控不稳定、无法适配个性化的输出风格软提示Soft Prompt本质一段可训练的连续向量虚拟 token 的 embedding嵌入到基座模型的输入 embedding 层中不会改变基座模型的任何参数核心逻辑在基座模型的输入 token 的 embedding 前面添加一段长度为N通常 10-50的「虚拟 token 的 embedding」这段 embedding 是随机初始化的训练时冻结基座模型的所有参数只更新这段虚拟 token 的 embedding 参数用「指令 - 目标输出」的样本训练让模型学习到只要输入带有这段软提示就会输出符合要求的格式 / 风格优点不需要人工调试复杂提示词、输出稳定性极高、训练成本极低、可以多任务复用不在模型内部插入可训练模块而是在输入序列前添加一组可学习的“软提示”soft prompts这些提示是连续的嵌入向量非真实 token仅训练这些提示冻结整个大模型。三、Prompt Tuning 适用的场景场景 1超大规模模型10B 参数 小样本数据为什么有效研究表明Lester et al., 2021Prompt Tuning 在GPT-3175B上性能接近全参数微调但在BERT110M上效果差。→模型越大Prompt Tuning 越有效因大模型具有更强的“prompt 表达能力”。典型用例使用 Llama-3-70B 或 Qwen-Max 进行领域适配仅有 100~1k 条标注数据不想/不能微调主干模型经验法则模型 ≥ 7B 参数 数据 ≤ 5k 条 → 可尝试 Prompt Tuning场景 2多任务学习 / 动态任务切换每个任务训练一个独立的 soft prompt 向量推理时根据任务 ID 加载对应 prompt存储成本极低100 个任务 ≈ 100 × 0.5MB 50MB典型用例企业级 AI 平台支持 NLP、代码、客服等多任务边缘设备上部署多个轻量级适配器场景 3资源极度受限环境硬件限制只有 16GB 显存如 RTX 4080无法使用 LoRALoRA 仍需反向传播 through 主干Prompt Tuning 只需前向 优化 prompt embeddings显存压力最小实测在 24G 显存上Prompt Tuning 可微调Qwen-72B而 LoRA 都难以加载。