大模型的实践应用21-P-tuning微调技术详细介绍，计算效率与模型性能比较_npu大模型微调

大家好，我是微学AI，今天介绍一下大模型的实践应用21-P-tuning微调技术详细介绍，计算效率与模型性能比较。
P-tuning是一种高效的微调方法，主要用于预训练的大型语言模型（LLMs）。这种方法的核心思想是将传统的、固定的提示（prompt）转换为可学习的嵌入（embedding）层，并通过一个简单的神经网络（如MLP或LSTM）对这些嵌入进行处理。这样，模型就可以根据特定的任务动态地调整这些提示，而不是像传统的Prompt Tuning那样使用固定的模板。