Prompt Tuning：轻量级大模型微调全攻略
Prompt Tuning（提示调优）步骤金额流程
传统的 Prompt Tuning（提示调优） 是一种轻量级的大模型微调技术，核心是通过优化连续的提示向量（而非模型参数）来适配特定任务。
一、核心步骤概述
- 准备任务与数据
明确任务类型（如分类、问答等），准备输入文本和目标标签。 - 加载预训练模型与分词器
使用开源库（如 Hugging Face Transformers）加载大模型和对应分词器。 - 定义提示向量
创建可训练的连续提示向量，作为输入的前缀或后缀。 - 冻结模型参数
固定模型主体参数，仅训练提示向量。 - 设计损失函数与优化目标
根据任务目标（如分类准确率）计算损失，反向传播更新提示向量。 - 训练与推理
通过迭代优化提示向量，使模型在目标任务上表现最优。