这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数，只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比，微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型（Embedding），而非和Token对应的离散型模板。核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言，只关心prompt作为探针能否引导出预训练模型在下游任务上的特定能力。固定LM微调Prompt的范式有以下几个优点性价比高！微调参数少，冻结LM只微调prompt部分的参数无人工参与！无需人工设计prompt模板，

Whydoesmylmmodelnotshowalinearrelationshipbutdoesingeom_smooth?我试图建立一个线性模型来解释粒子浓度和荧光之间的关系。由于某种原因，我无法让模型使用lm来拟合数据，但它确实在ggplotgeom_smooth函数中工作。下面是对数荧光和对数粒子浓度的图...我用下面的代码做了一个模型123Calicurve.M1        na.action=na.exclude,        data=Calicurve)但是，当我使用此模型来预测值并添加到我的绘图(在ggplot2中)时，它看起来不正确123456789101112131

Whydoesmylmmodelnotshowalinearrelationshipbutdoesingeom_smooth?我试图建立一个线性模型来解释粒子浓度和荧光之间的关系。由于某种原因，我无法让模型使用lm来拟合数据，但它确实在ggplotgeom_smooth函数中工作。下面是对数荧光和对数粒子浓度的图...我用下面的代码做了一个模型123Calicurve.M1        na.action=na.exclude,        data=Calicurve)但是，当我使用此模型来预测值并添加到我的绘图(在ggplot2中)时，它看起来不正确123456789101112131