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...
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,...
根据对Prompt-Tuning的研究经验，总结了三个关于Prompt的本质：Prompt的本质是一种对任务的指令；Prompt的本质是一种对预训练任务的复用；Prompt的本质是一种参数有效性学习。【Prompt是一种针对任务的指令】Prompt本质上是对下游任务的指令，可以作为一种信息增强 。简单的来说，就是告诉模型需要做什么任务，输出什么内...
简介:【10月更文挑战第15天】在人工智能模型的开发中,Prompt、RAG(检索增强生成)和Fine-tuning是三种常见的优化技术。Prompt通过少量示例引导模型生成特定输出,简单灵活;RAG结合检索和生成,适合需要大量外部知识的场景,提高答案准确性和可解释性;Fine-tuning通过特定任务或数据集训练模型,提升特定场景下的表现,适用于有...
基于大模型深度开发,集成了Prompt、Fine-tuning、RPA、图表、搜索、知识图谱等能力。产品目前支持网页、APP、小程序、公众号等多端使用,且写作内容可跨平台同步。用户只需提供标题,即可享受一键生成、改写降重、去AI痕迹等功能,大幅提升写作效率。 万能小in的主要功能 AI一键写作:用户只需提供标题,万能小in即可快速...
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。
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 ...
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...
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。