什么是提示微调（Prompt Tuning）
提示微调（Prompt Tuning）是一种通过使用大量现有文本作为提示，以帮助模型生成特定类型文本的方法。这种方法通常用于大语言模型，如GPT系列模型，以改善模型在特定任务上的表现。
提示微调的核心思想是利用预训练的语言模型，并通过添加一系列的文本或代码提示来引导模型生成期望的输出。这些提示可以是简单的文本片段、图像、语音流或其他形式的数据。与传统的模型微调不同，提示微调不直接调整模型的权重，而是通过优化提示参数来实现对模型行为的调整。
提示微调的一个重要特点是它可以在小样本（Few-shot）或零样本（Zero-shot）场景下达到理想的效果，这是因为通过精心设计的提示，模型能够更好地理解人类的提问并生成相应的回答。这种方法避免了引入额外的参数，从而简化了模型的复杂性。
总结而言，提示微调是一种基于预训练语言模型的新范式，通过提供适当的提示信息来优化模型的预测结果，而无需改变模型的内部结构或参数
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