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大语言模型LLM微调技术深度解析:Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用(LLM系列08)_fine-tuning llm

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语言模型LLM微调技术深度解析:Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用(LLM系列08)

随着诸如GPT-3、BERT等大型语言模型在自然语言处理(NLP)领域的崛起,其广泛的适用性和优秀的泛化能力已经得到了充分证明。然而,为了将这些预训练模型应用于特定任务,对其进行微调成为了不可或缺的关键环节。本文介绍Fine-tuning、Adapter-Tuning和Prompt Tuning三种核心微调策略的工作原理、执行步骤、具体流程以及在实际应用场景中的对比。

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