简介：LLMs：大模型微调技巧的简介、四类微调方法(Prefix Tuning/Prompt Tuning，P-tuning/P-tuning v2)
LLMs：大模型微调技巧的简介、四类微调方法(Prefix Tuning/Prompt Tuning，P-tuning/P-tuning v2)
大型语言模型（LLMs）是当前人工智能研究的热点，这些模型拥有数十亿甚至百亿级的参数，经过了海量数据的训练，具有强大的语言理解能力和生成能力。然而，直接使用这些预训练模型进行任务微调往往需要大量的计算资源和时间。为了解决这个问题，近年来研究者们提出了一系列高效的微调技巧，其中最具有代表性的四类方法是：Prefix Tuning/Prompt Tuning、P-tuning、P-tuning v2和其他微调方法。
Prefix Tuning和Prompt Tuning是两种基于输入前缀的微调技巧。Prefix Tuning在输入序列的前面添加一段固定的前缀，这个前缀包含了任务所需的所有信息，然后通过和预训练模型的参数进行乘积，得到微调后的参数。而Prompt Tuning则是通过修改预训练模型的自回归流程，使其能够根据给定的任务关键词进行预测，这种方式不需要修改输入序列。
P-tuning和P-tuning v2是基于参数更新的微调技巧。P-tuning通过修改模型训练时的目标函数，将微调任务的目标融入到预训练模型的参数更新过程中。而P-tuning v2则是在模型训练时加入了一个记忆网络结构，通过记忆网络对历史数据进行学习，使得模型能够更好地适应新的任务。
除了上述四种方法外，还有许多其他的微调技巧，如Adapter Fine-tuning、Refine-tuning、Adapter Composition等。这些方法都是为了提高LLMs的适应性和效率，使得LLMs能够更好地应用于各种实际场景中。
总的来说，LLMs的微调技巧是一个非常活跃的研究领域，未来的研究方向可能包括：更高效的微调方法、跨任务微调、无监督微调等。这些研究将进一步推动LLMs的应用和发展，为人类社会带来更多的可能性和机会。