prefix tuning 是什么? Prefix Tuning是一种预训练模型微调的方法。在传统的微调方法中,通常是对整个预训练模型进行参数调整以适应特定的任务。但是面对参数量越来越大的模型微调整个模型就出现了一些问题,传统的微调方法涉及到更新整个预训练模型的参数,这需要大量的计算资源和数据。而这通常不是我们想要的,于是prefix ...
前缀微调(Prefix-Tuning)的思路是利用预训练语言模型(如GPT-2或BART)的强大能力,通过在输入数据前添加一个连续的任务特定向量序列(称为前缀),来优化模型在特定自然语言生成(NLG)任务上的性能。这种方法的核心思想是让模型能够“关注”这个前缀,就像它是由实际的标记组成一样,从而引导模型生成更符合任务需求的输出。
指示微调(Prompt-tuning)和Prefix-tuning是两种不同的参数微调技术,它们都是为了在预训练模型上实现对下游任务的有效适应而设计的,特别是针对大型语言模型。两者都旨在通过只调整模型的一部分参数来指导模型的行为,而不是整个模型参数空间,从而降低了微调的成本和资源需求。 指示微调(Prompt-tuning): • 在此方法中,...