皮先生!
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大模型面经 | 介绍一下大模型微调方法Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning和P-Tuning v2

大家好，我是皮先生！！

今天给大家分享一些关于大模型面试常见的面试题，希望对大家的面试有所帮助。

往期回顾：

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一文搞懂DeepSeek核心技术-多头潜在注意力（MLA）

一文搞懂DeepSeek核心技术-DeepSeekMoE

一文搞懂DeepSeek核心技术-GRPO

一文搞懂DeepSeek核心技术-MTP（Multi-Token Prediction）

1.Prefix Tuning

在Prefix Tuning之前的工作主要是人工设计离散的模版或者自动化搜索离散的模版。

对于人工设计的模版，模版的变化对模型最终的性能特别敏感，加一个词、少一个词或者变动位置都会造成比较大的变化。

而对于自动化搜索模版，成本也比较高；同时，以前这种离散化的token搜索出来的结果可能并不是最优的。

除此之外，传统的微调范式利用预

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