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Prefix-Tuningとは？仮想トークンで大規模モデルを軽量に適応する仕組みと使い道

Prefix-Tuningは、事前学習済みモデル本体を凍結したまま、連続ベクトルのプレフィックスだけを学習してタスク適応する手法です。仮想トークンの考え方、仕組み、実験結果、実務での使い道を日本語で解説します。

参照論文：Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation