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prompt tuning可看做是prefix tuning的简化版本，在输入层加入prompt tokens，并不需要加入MLP进行调整来解决难训练的问题，作者实验表明随着预训练模型参数量的增加，prompt tuning效果逼近fine tuning效果 之前提到过可以借助 peft 库（Parameter-Efficient Fine-Tuning）进行微调，支持如下tuni
截止23年3月底，语言模型发展走过了三个阶段： 第一阶段 ：设计一系列的自监督训练目标（MLM、NSP等），设计新颖的模型架构（Transformer），遵循Pre-training和Fine-tuning范式。典型代表是BERT、GPT、XLNet等； 第二阶段 ：逐步扩大模型参数和训练语料规模，探索不同类型的架构。
一.介绍 1.1 前置知识 1.1.1 in-context learning At the limit, GPT-3 (Brown et al, 2020) can be deployed using in-context learning, which is a form of prompting, without modifying any LM parameters. \\\"部署\\\" 指的是将 GPT-3 模型用于实际应用或特定任务的过程。 \\\"In-context learning\\\" 是一种 通过提供上下文或附加信息来指导
一、预训练语言模型的发展过程 第一阶段的模型主要是基于自监督学习的训练目标，其中常见的目标包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。这些模型采用了Transformer架构，并遵循了Pre-training和Fine-tuning的训练范式。通过预训练模型在大规模无标签数据上进行学习，可
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ChatGLM-6B 仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ChatGLM-6B/P-Tuning 仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning 1.1 P-Tuning v2简介 P-Tuning 是一种较新的模型微调方法，它采用了参数剪枝的技术，可以将微调的参数量减少到原来的0.1%。具体来说， P-Tuning v2 是基于 P-Tuning v1 的
1. SFT监督微调：适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调，学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务，但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。 2. LoRA微调：通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量，不
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优
随着预训练模型的参数越来越大，尤其是175B参数大小的GPT3发布以来，让很多中小公司和个人研究员对于大模型的 全量微调 望而却步，近年来研究者们提出了各种各样的参数高效迁移学习方法（Parameter-efficient Transfer Learning），即固定住Pretrain Language model（PLM）的大部
