大语言模型三种训练技术：Prompt-Tuning、Instruction-Tuning、Chain-of-Thought_实际案例说明ai时代大语言模型三种训练技术及其区别

Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought是近几年十分流行的大模型训练技术，本文主要介绍这三种技术及其差别。

本文来自DataLearner官方博客：实际案例说明AI时代大语言模型三种训练技术及其区别——Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought | 数据学习者官方网站(Datalearner)

关于传统微调技术和新的prompt-tuning技术的区别和说明，我们已经在之前的文档中做了描述（参考：预训练大语言模型的三种微调技术总结：fine-tuning、parameter-efficient fine-tuning和prompt-tuning的介绍和对比 | 数据学习者官方网站(Datalearner)）。在本文中，我们将详细解释Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought这三种大模型训练技术及其差别。

• Prompt-Tuning介绍
• Instruction-Tuning介绍
• Chain-of-Thought介绍
• 总结
• 附录：GPT-4生成的使用Instruction-Tuning微调GPT-4的案例

Prompt-Tuning介绍

一切还是从BERT（BERT模型卡信息：「链接」）说起，当年Google提出BERT模型的时候，一个最大的贡献是使用了Masked Language Model