当前位置： 首页 > article >正文 EPT（Efficient Prompt Tuning）方法，旨在解决提示调优（Prompt Tuning）中效率与准确性平衡和跨任务一致性的问题 article 2025/8/23 13:11:16 EPT（Efficient Prompt Tuning）方法，旨在解决提示调优（Prompt Tuning）中效率与准确性平衡和跨任务一致性的问题 一、核心原理：分解提示与多空间投影 1. 提示分解：用低秩矩阵压缩长提示 传统问题： 长提示（如100个token）精度高但训练慢，短提示（如20个token）速度快但语义不足。EPT方案： 将长提示分解为 短提示（P） 和 两个低秩矩阵（W1, W2），通过矩阵运算还原语义，公式为： 查看全文 http://www.lryc.cn/news/2387333.html 相关文章： 云原生安全核心：云安全责任共担模型（Shared Responsibility Model）详解 go并发与锁之sync.Mutex入门 [Java恶补day8] 3. 无重复字符的最长子串 LabVIEW教学用开发平台 Package Size Comparison – 6 Leads python打卡day38 vLLM 核心技术 PagedAttention 原理详解 rpm安装jenkins-2.452 《软件工程》第 2 章 -UML 与 RUP 统一过程 (转)Docker与K8S的区别 服务器数据迁移 VB.NET与SQL连接问题解决方案 商用密码 vs 普通密码：安全加密的核心区别 MYSQL中的分库分表及产生的分布式问题 拥塞控制算法cubic 和bbr 投影机三色光源和单色光源实拍对比：一场视觉体验的终极较量 电子电气架构 --- 下一代汽车电子电气架构中的连接性 解析极限编程-拥抱变化（第2版）笔记 手写Tomcat（一） 【机器学习基础】机器学习入门核心算法：支持向量机（SVM） 定时清理流媒体服务器录像自动化bash脚本 Logi鼠标切换桌面失效 Go语言之匿名字段与组合 -《Go语言实战指南》 Linux 进阶命令篇 OpenCV CUDA模块图像处理------颜色空间处理之拜耳模式去马赛克函数demosaicing() 2025年全国青少年信息素养大赛复赛C++集训（15）：因子问题（题目及解析） 如何通过仿真软件优化丝杆升降机设计 Vue3进阶教程：1.初次了解vue WordPress免费网站模板下载 【深度学习新浪潮】以图搜地点是如何实现的？（含大模型方案）
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