在深度学习与自然语言处理领域，常见的微调方法主要包含以下几种：
Fine-tuning（全参数微调）：作为最传统的微调方法，它需要对预训练模型中的所有参数进行更新，以此来适应特定任务。该方法通常能取得最佳性能，不过其计算成本相对较高。 Prompt-tuning（提示微调）：此方法通过精心设计特定的输入提示（prompts），而非修改模型权重，来使模型适应下游任务。这样能使模型在计算成本较低的情况下适应各类任务。 Parameter-efficient fine-tuning（参数高效微调）：这组方法主要是通过仅训练模型参数的一个子集或者新添加的一组参数，以此减少所需的参数数量以及计算资源。对于资源有限的环境而言，这些技术意义重大。 Adapter Training（适配器训练）：适配器是一种添加到预训练模型中的小型神经网络，用于针对特定任务进行微调。这些适配器仅占原始模型大小的一小部分，从而使得训练速度更快，内存需求也更低。 Progressive Shrinking（渐进收缩）：该技术在微调过程中会逐渐减小预训练模型的大小，进而产生比从头开始训练的模型性能更优的小型模型。 Prefix Tuning（前缀微调）：这种方法涉及学习特定任务的连续提示，并在推理过程中将其添加在输入之前。通过对这个连续提示进行优化，模型能够在不修改底层模型参数的情况下适应特定任务。 P-Tuning：此方法涉及对可学习的“提示记号”参数进行训练，这些参数与输入序列相连。这些提示记号具有任务特异性，在微调过程中对其进行优化，从而使模型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。
