大语言模型应用指南：Prompt高效微调

大语言模型应用指南：Prompt高效微调

关键词：大语言模型, Prompt, 微调, 参数高效, 自然语言处理(NLP), 对话系统, 知识图谱, 数据增强

1. 背景介绍

1.1 问题由来

近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域取得了显著进展。预训练模型通过在大规模无标签文本数据上进行训练，学习了丰富的语言知识，从而在各种下游任务上展现了卓越的性能。然而，尽管预训练模型具有广泛的知识储备，但面对特定领域的任务时，其性能可能难以达到预期。

为解决这一问题，研究者们提出了基于提示学习（Prompt Learning）的微调方法，即利用精心设计的提示（Prompt）来引导模型输出，从而实现零样本或少样本学习。该方法不仅能够避免大规模标注数据的开销，还能有效提升模型的泛化能力，在实际应用中展现了巨大潜力。

1.2 问题核心关键点

Prompt高效微调的关键在于，通过简单的提示模板，促使模型在少样本或无样