Prompt-tuning 是一种通过给模型提供提示来生成输出的方法,起源于大型语言模型,但现在已扩展到其他基础模型,如处理其他序列数据类型(包括音频和视频)的 Transformers。Prompt 可以是文本片段、图像、语音流或静态图像或视频中的像素块。 IBM 的 MIT-IBM 实验室专家 Ramewsar Panda 表示:“这是一种从这些大型模型中提...
prompt tuning 是llm 微调的一种方法。 prompt tuning的主要思想就是,冻结主模型的全部参数,只对embedding层的参数进行一些参数进行更新。在训练数据前加一段propmpt,只训练prompt的表示层,将prompt的embedding和原来模型的embedding拼接在一起组成新的embedding。 我们可以使用 peft 对模型进行prompt tuning 。prft 可以...
Prompt Tuning通常是指通过对模型的输入进行调整来提高模型的性能，其目的是使模型能够更准确地预测输出。...
一、什么是prompt? 以GPT-3、PET为首提出一种基于预训练语言模型的新的微调范式——Prompt-Tuning ,其旨在通过添加模板的方法来避免引入额外的参数,从而让语言模型可以在小样本(Few-shot)或零样本(Zero-shot)场景下达到理想的效果。Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。 二、解决...
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。
最初的Prompt Tuning是旨在设计Template和Verbalizer（即Pattern-Verbalizer Pair）来解决基于预训练模型的小样本文本分类，然而事实上，NLP领域涉及到很多除了分类以外其他大量复杂的任务，例如抽取、问答、生成、翻译等。这些任务都有独特的任务特性，并不是简单的PVP就可以解决的。我们需要提炼出Prompt Tuning的本质，将...
大家吐槽比较多的是prompt tuning看似是一种轻量化的高效微调方法，实际训练代价依然很高；但我今天想从...
无独有偶,近期在学习苏神的博客的过程中,也看到了类似的结论,具体内容可参考《P-tuning:自动构建模版,释放语言模型潜能》。 就在昨天,同事发给我一篇今年ACL的论文:《Query and Extract: Refining Event Extraction as Type-oriented Binary Decoding》,其主要内容好像跟我们在20年底做的实验非常类似,也就是以QA拼接...
一般而言,Prompt 相当于一系列前缀令牌,它们增加了在给定输入时获得所需输出的概率。因此,可以将它们视为可训练的参数,并通过梯度下降法直接在嵌入空间上对它们进行优化,例如 AutoPrompt ,Prefix-Tuning ,P 微调和 Prompt-Tuning,从自动提示到提示微调的趋势是设置的逐渐简化。