在大语言模型训练中，Freeze方法、Lora方法、P-Tuning方法和全量参数训练方法在训练时和适用场景方面有以下区别：
Freeze方法：
- 训练时：冻结预训练模型的参数，只训练新添加的层或者特定的参数。这些参数通常被初始化为较小的随机值，并且在训练过程中仅更新这些参数。
- 适用场景：适用于需要在预训练模型的基础上微调特定任务的情况。适用于计算资源有限的情况下，因为只需要训练部分参数，可以减少训练时间和计算成本。
Lora方法：
- 训练时：将训练任务分解为多个子任务，每个子任务在一个独立的子模型上进行训练。然后使用联邦学习或其他方法将这些子模型更新的参数进行聚合。
- 适用场景：适用于大规模模型训练任务，可以通过分解子任务并行训练来减少训练时间和计算资源。适用于避免梯度消失或爆炸等问题。
P-Tuning方法：
- 训练时：在预训练模型的参数上添加专门用于特定任务的学习标记，然后通过微调这些参数来适应特定任务。
- 适用场景：适用于对特定任务进行微调的情况，可以快速适应新任务而无需重新训练整个模型。适用于计算资源有限的情况。
全量参数训练：
- 训练时：同时更新整个模型的所有参数，包括预训练模型的参数和任务特定的参数。
- 适用场景：适用于有充足计算资源、时间和数据的情况下，可以充分利用所有参数的信息来适应任务。适用于需要最大程度地调整模型以适应特定任务的情况。
需要根据具体任务需求、计算资源和时间等因素来选择适合的训练方法，以达到最佳效果。
