一文辨析清楚LORA、Prompt Tuning、P-Tuning、Adapter 、Prefix等大模型微调方法
本文探讨了大模型微调的核心概念和方法,详细介绍了如LoRA、AdapterTuning、PrefixTuning等多种微调策略。每种方法的原理、优势及适用场景都有详尽阐述,大家可以根据不同的应用需求和计算资源,选择到最合适自己的微调途径。希望本文能对想了解大模型原理、面试的同学,有所帮助,喜欢本文记得收藏、关注、点赞,面试&技术交流,文末获取文章目录一、大模型微调的基本概念二、大模型典型网络架构1