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 tuning就出现了。 Prefix...
一、Prefix Tuning 在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template,问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感:加一个词或者少一个词,或者变动位置,都会造成很大的变化,所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的。 Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedd...
prefix-tuning对比P-tuning:Prefix-Tuning是将额外的embedding加在开头,看起来更像模仿Instruction指令,而P-Tuning位置不固定;Prefix-Tuning通过在每个层都添加可训练参数,通过MLP初始化,而P-Tuning只在输入的时候加入embedding,并通过LSTM或MLP初始化。 prefix-tuning对比Prompt-tuning:Prompt Tuning方式可以看做是Prefix ...
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,...
前缀微调(Prefix-tuning)的缺点是什么?()A.占用序列长度B.改动较大C.需要大量存储空间D.增加计算复杂度点击查看答案&解析 您可能感兴趣的试卷你可能感兴趣的试题 1.多项选择题指示微调(Prompt-tuning)的优点是什么?() A.不改变预训练阶段模型参数B.通过微调寻找更好的连续promptC.增加计算复杂度D.减少训练数据...
Prefix Tuning 类似于 Prompt Tuning,但它不是在输入文本中插入 prompt embeddings,而是在模型每一层的输入前添加一个可学习的“前缀”(prefix)。 参数调整:Prefix Tuning 在模型的每一层都添加了可学习的前缀参数,这些参数会影响模型的每一层输出。 参数数量:Prefix Tuning 通常比 Prompt Tuning 有更多的可学习...