大语言模型原理与工程实践：提示微调_llm提示微调

1. 背景介绍

1.1 大语言模型的崛起

近年来，随着计算能力的提升和数据的爆炸式增长，大语言模型（LLM）逐渐成为人工智能领域的研究热点。LLM是指参数量巨大、训练数据规模庞大的深度学习模型，例如GPT-3、BERT、LaMDA等。这些模型在自然语言处理任务中取得了突破性进展，展现出强大的语言理解和生成能力，为人工智能应用开辟了新的可能性。

1.2 提示微调：定制化LLM的利器

尽管LLM具备强大的通用能力，但将其应用于特定领域或任务时，往往需要进行定制化调整。提示微调（Prompt Tuning）应运而生，它是一种通过设计特定提示（Prompt）来引导LLM生成预期输出的技术。相比于传统的模型微调方法，提示微调具有以下优势：

• 无需修改模型结构: 提示微调仅需调整输入提示，无需改变模型结构，简化了定制化流程。
• 数据效率高: 提示微调仅需少量样本即可实现模型定制，降低了数据需求。
• 可解释性强: 提示微调的原理易于理解，方便用户分析和解释模型行为。

1.3 本文目标

本文旨在深入探讨LLM提示微调的原理和工程实践。我们将从核心概念、算法原理、数学模型、代码实例、应用场景、工具资源等方面进行全面讲解，帮助读者掌握这一前沿技术，并将其应用于实际项目中。

2. 核心概念与联系

2.1 提示࿰