预训练大模型只能提供较好的初始化，面对纷繁复杂的NLP任务场景，需要进一步的微调训练。
T5
- 110亿参数
- 从训练“分类层”转为 训练 “encoder-decoder”
- sequence to sequence 序列到序列的训练，输出token而不是分类
- demonstration 例证
GPT3
-
1750亿参数
模型太大，单机根本无法微调 -
没有任何参数被微调，通过prompt方式使用
-
Descriptions（Prompts） + Few-shot examples to generate tokens
in-context leaning ：大模型见过几个examples再输出 -
优点
更好的语言理解和语言生成效果
更大的容积去学习新的知识
Fine tuning 的改变
以前的方法微调要改变全部模型的参数，在GPT3上是不现实的，在110b其实就很难了
每个任务对应一个100多亿的模型，100个任务就有100个模型，从存储角度来讲也不现实
高效的微调大模型 Effective Model Adaptation
从task 和 data的角度出发
prompt-learning
给模型加入一些额外的上下文 trigger出一些token
让输入数据变得更具体
从优化的角度出发
delta Tuning
用小参数去驱动大参数