Prefix Tuning（前缀调优）是一种参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT）技术，专为大型语言模型设计。它通过在输入序列前添加一个可学习的连续向量（称为「前缀」），仅优化这个前缀参数，而冻结预训练模型的权重，从而高效地使模型适应新任务，显著减少训练所需的计算资源和内存占用，同时保留模型的泛化能力。
在AI产品开发中，Prefix Tuning被广泛应用于快速部署定制化模型，例如在客服聊天机器人、内容生成系统或个性化推荐引擎中，产品经理可借此高效调整模型以契合特定业务需求，大幅降低开发成本并加速迭代周期。延伸阅读推荐Li等人2021年的论文《Prefix-tuning: Optimizing continuous prompts for generation》，该文献详细阐述了技术原理和应用验证。
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