提示调整

提示调整是一种用于针对特定任务调整和优化预训练模型的技术，只需微调一小部分参数即可，这些参数通常与特定任务的提示相关。与重新训练整个模型的传统微调方法相比，这种方法可降低计算成本和存储要求。提示调整在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域尤为有效，使用户能够利用大型预训练模型的强大功能来实现各种应用。

提示调谐如何工作

提示调整可以修改输入到预训练模型中的输入提示或嵌入，而不是改变模型的核心架构或权重。通过在输入数据中添加特定任务的信息或参数，可以引导模型根据新任务调整其预测结果。这种方法在处理GPT-4或Vision Transformers (ViT) 等大规模模型时尤其有用，因为在这种情况下，重新训练整个网络的计算成本会很高。

举例说明：微调与提示调整

• 微调：针对特定任务调整所有模型权重，需要大量计算资源和存储空间。
• 提示调整：优化特定任务的提示或嵌入，保持主模型不变，这样效率更高。

要深入了解相关技术，请探索参数高效微调（PEFT），它与及时调整有相似之处，但包括更广泛的策略，如适配器和低阶适应。

及时调整的好处

• 效率：与全面模型微调相比，所需的资源更少。
• 可扩展性：可将预先训练好的模型用于多个新任务，而无需重复整个模型。
• 灵活性：可轻松与多模式模型集成，如结合文本和图像数据的模型（如CLIP）。
• 减少过度拟合：只对一小部分参数进行微调，从而限制过度拟合的风险。

实际应用

及时调整已成功应用于各行各业，以解决特定领域的挑战。下面是两个显著的例子：

1.客户反馈中的情感分析

通过使用特定任务提示对GPT等大型语言模型进行微调，企业可以分析评论或社交媒体帖子中的客户情绪。例如，可以提示模型将反馈分为正面、中性或负面，从而改进客户服务工作流程。

2.医疗保健领域的图像分割

在医学成像领域，提示调整可以帮助调整预先训练好的模型（如 Segment Anything Model (SAM) ），以适应肿瘤检测或器官分割等特定任务。只需定制特定任务的提示，医疗服务提供者就能获得精确的结果，而无需重新训练整个模型。

提示调整与相关概念

尽管及时调整与微调和零点学习等其他方法有相似之处，但它具有独特的优势：

• 微调：需要更多资源并修改整个模型。
• 零点学习：使用预先训练好的模型而不进行适应性调整，而及时调整则通过最小化但有效的适应性调整提供了一个中间地带。
• 提示工程：提示工程：侧重于设计文本或输入提示，而提示调整则涉及专门针对任务优化嵌入或参数。

工具和框架

有几个框架支持对 NLP 和 CV 任务进行及时调整，使研究人员和开发人员都能使用：

• Hugging Face:提供将及时调整与基于变压器的模型相结合的工具。
• Ultralytics HUB：简化模型训练和部署，支持调整预训练模型，如 Ultralytics YOLO等预先训练好的模型。
• OpenAI API：可对 GPT-4 等尖端语言模型进行及时优化。

未来发展方向

随着模型变得越来越大、越来越复杂，提示调整也将变得越来越重要。随着多模式学习和基础模型的兴起，提示调整为特定任务的适应提供了可扩展的解决方案。这也符合行业向更易用、更高效的人工智能转变的趋势，特别是在医疗保健和制造业等领域的实际应用中。

如需深入了解相关概念和应用，请访问人工智能与计算机视觉词汇表。