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Prompting 微调四代：Prefix、Prompt、P-tuning、v2 到底差在哪

【大模型面试通关手册 · 第 25 篇】
本篇覆盖：离散 prompt 为什么脆弱、连续 prompt 的共同原理、Prefix-Tuning 的每层插入与重参数化、Prompt Tuning 的"只在输入层"与规模门槛、P-tuning 的 prompt encoder 与 NLU 适配、P-tuning v2 的 deep prompt 与抛弃 verbalizer、四代对照表、三组高频辨析、初始化为什么是成败关键（Prompting 篇 24 题）

一、面试现场：24 道题，其实是一条演进链

素材里这一组题量最大，但结构很清楚：

“为什么需要提示学习？什么是提示学习？有什么优点？”（一、二、三）
“有哪些方法，介绍一下它们之间的区别？”（四）
然后四代各四问：为什么需要 → 思路是什么 → 优点 → 缺点

看起来是 4×4 的矩阵，背下来很费劲。但面试官真正的追问只有一个：

“这四个方法，到底是谁在改谁？”

如果按"每代加了什么、加在哪、为什么上一代不够"来讲，24 道题自动串成一条线；如果按"四个方法各自的特点"并列背，一定会答成四段互不相干的