对于Table-to-Text任务来说,Prefix-tuning显著优于adapter算法,在每个数据集上平均提升了4.1 BLEU;与adapter-tuning相比,更趋近帕累托最优,在提升生成质量的同时,显著减少了参数量。 对于summarization任务来说,Prefix-tuning表现不如fine-tuning。作者总结,原因可能是,summarization任务的输入文章长度是table-to-text任务...
Prefix Tuning: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks Prompt Tuning: The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning P-Tuning: GPT Understands, Too 用例 我们在GitHub PEFT 库中探索了许多有趣的用例。以下罗列的是其中最有趣的: 使用...
在探讨大模型领域，Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）技术成为了解决预训练模型应用成本问题的关键。通过PEFT，我们能够在保持原有预训练模型性能的基础上，显著减少微调参数的数量和计算复杂度。这一技术的核心理念是，利用预训练模型中大部分参数保持不变，仅微调其中的一小部分，以此来实现参数效率。...
参数高效微调 (PEFT) 是一种针对特定任务或数据集提高预训练大型语言模型 (LLM)和神经网络性能的方法。通过训练一小组参数,并保留大型预训练模型的大部分结构,PEFT 可以节省时间和计算资源。 神经网络经过诸如自然语言处理 (NLP)或图像分类等一般任务训练后,可以专注于相关的新任务,而无需完全重新训练。PEFT 是一种...
GTC session:Large Language Model Fine-Tuning using Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) GTC session:Large Language Model Fine-Tuning using NVIDIA NeMo (Presented by Domino Data Lab) GTC session:Customizing Foundation Large Language Models in Diverse Languages With NVIDIA NeMo ...
为了解决这个问题,研究人员提出了Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)技术。PEFT技术旨在通过最小化微调参数的数量和计算复杂度(无需微调预训练模型的所有参数,固定大部分预训练参数),来提高预训练模型在新任务上的性能。最先进的PEFT技术甚至可以实现与全量参数微调相当的性能。在系列3中,详细和大家阐述了fine-tuning...