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LLM微调 | Prompt-tuning

简单水一下，不知我理解的prompt-tuning是不是这样。

prompt-tuning其实就是给每个任务定义了自己的prompt，拼接到数据上作为输入，然后微调。
在prompt-tuning中，我们需要使用特定的prompt和任务数据集对模型进行微调，以适应特定的任务和prompt。这个微调的过程是非常重要的，它可以让模型更好地适应特定的任务和prompt，从而获得更好的性能。

  • 如情感分类任务中，给句子拼接上一句prompt：[CLS]我今天非常开心。[SEP]这句话的情感是[MASK] [SEP]。然后预测mask位置。
  • 如翻译任务中，给句子前加上一句prompt：请将该句中文翻译成英文…
  • prompt-tuning的微调方法可以是MLM，也可是seq2seq类的预训练等方法。

你可能感兴趣的:(#,LLM微调,自然语言处理,prompt-tuning,prompt,大模型,人工智能,深度学习)

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