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这里说的微调主要是指参数微调，参数微调的方法主要有以下几种：
- Adapter
在预训练模型每一层(或某些层)中添加Adapter模块(如上图左侧结构所示)，微调时冻结预训练模型主体，由Adapter模块学习特定下游任务的知识。每个Adapter模块由两个前馈子层组成。具体使用了Adapter的模型结构如下所示：
<img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/6363811-e9e3504ebc924693.png" align="center" width="60%"/>
给每个任务定义了自己的Prompt，拼接到输入数据一起作为输入，同时freeze预训练模型进行训练 - Prefix-tunning
前缀微调将一个连续的特定于任务的向量序列添加到输入，称之为前缀，如下图中的红色块所示。与提示（prompt）不同的是，前缀完全由自由参数组成，与真正的token不对应。相比于传统的微调，前缀微调只优化了前缀。因此，我们只需要存储一个大型Transformer和已知任务特定前缀的副本，对每个额外任务产生非常小的开销。
<img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/6363811-714833b3d326f5ac.png" align="center" width="60%"/> - P-tuning/P-tuning V2
P-tuning V1直接对embedding层进行优化存在两个挑战：embedding层已经经过预训练，如果直接对输入的prompt embedding进行随机初始化训练，容易陷入局部最优；没法捕捉到prompt embedding之间的相关性。
P-Tuning V2是升级版本，主要解决P-Tuning V1在小参数量模型上表现差的问题。V2在每一层上都加了一个残差连接，每一层都加上prompts，使特征更充分。
P-tuning模型加入embedding位置不固定，可以加在整个输入的前面或者后面，用法比较灵活，且其通过MLP+LSTM的方式对加入的embedding进行了学习，以提高收敛性。整体框架如下图所示：
image - LORA
采用低秩矩阵近似的思想，冻结一个预训练模型的矩阵参数，并选择用A和B矩阵来替代，在下游任务时只更新A和B。流程如下：
<img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/6363811-bebf429888053cef.png" align="center" width="40%"/>
参考：
[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/636481171
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/709376189
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