内容源于b站梗直哥丶:动画科普大模型微调技术总结，推荐看原视频讲的超级好，适合科普或入门（笔记仅供个人学习使用，已经原作同意）

大模型微调发展历史：一阶段主要是改模型结构增加一些参数；二阶段模板设计分软硬两种；三阶段范式相对更统一。

（1）Adapter微调：增加Adapter很少的额外参数，黄色部分

（2）LoRA：低秩适配（low-rank adaptation），增加旁路，一个编码器一个解码器来模拟内在低秩矩阵，只通过训练新加部分（右侧的A和B）参数来适配下游任务，类似残差

（3）Prefix-tuninig：前缀微调不改变模型结构，从训练数据入手，在训练数据前人为添加前缀，相当于任务说明书

（4）Prompt-tuning：前缀微调的简化版，输入层不额外处理，直接把prompt tokens添加到输入，大写ABC是不同的任务类型（比如情感分析、机器翻译等等），小写abc是句子数据

（5）P-tuning：引入提示词编码器，h0-hi是提示词编码器生成的

总结：各种微调技术的本质——微调隐空间中的h