在深度学习和自然语言处理领域，常见的微调方法主要有以下几种：

全参数微调（Fine-tuning）：这是最为传统的微调方式。它需要对预训练模型中的所有参数进行更新，以此来适应特定的任务。这种方法往往能够取得最佳性能，不过其计算成本相对较高。 提示微调（Prompt-tuning）：该方法通过精心设计特定的输入提示（prompts），而不是去修改模型的权重，来使模型适应下游任务。这样能让模型在计算成本较低的情况下，适应各种各样的任务。 参数高效微调（Parameter-efficient fine-tuning）：这组方法的核心在于，只对模型参数的一个子集或者新添加的一组参数进行训练，目的是减少所需的参数数量以及计算资源。对于那些资源有限的环境而言，这些技术有着至关重要的意义。 适配器训练（Adapter Training）：适配器是一种添加到预训练模型中的小型神经网络，主要用于特定任务的微调。这些适配器仅仅占据原始模型大小的一小部分，所以训练速度更快，而且内存需求也更低。 渐进收缩（Progressive Shrinking）：这种技术是在微调期间，逐渐减小预训练模型的规模，最终得到一个比从头开始训练性能更好的小型模型。 前缀微调（Prefix Tuning）：它涉及学习特定任务的连续提示，并在推理过程中将其添加到输入之前。通过对这个连续提示进行优化，模型就能适应特定任务，且无需修改底层模型参数。 P-Tuning：主要涉及对可学习的“提示记号”参数进行训练，这些参数会与输入序列相连接。这些提示记号是特定于任务的，在微调过程中会被优化，使得模型能够在保持原始模型参数不变的情况下，在新任务上有良好的表现。

龚  克

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