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    okex蘋(píng)果版問(wèn)題來(lái)了,這么少的參數(shù)真的能逼近fine tuning 的效果嗎,當(dāng)然還是有一定的局限性。如下圖所示,藍(lán)色部分代表初版的 prompt tuning, 可以發(fā)現(xiàn) prompt tuning 僅有在模型參數(shù)量級(jí)達(dá)到一定程度是才有效果。雖然這可以解決大多數(shù)的場(chǎng)景,但在某些具體垂直領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景下則未必有用。因?yàn)榇怪鳖I(lǐng)域的微調(diào)往往不需要綜合的 LLM 預(yù)訓(xùn)練模型,僅需垂直領(lǐng)域的 LLM 模型即可,但是相對(duì)的,模型參數(shù)不會(huì)那么大。所以隨著發(fā)展,改版后的 prompt tuning 效果可以完全取代 fine-tuning。下圖中的黃色部分展示的就是 prompt tuning v2 也就是第二版本的 prompt tuning 的效果。

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