随着,ChatGPT 迅速爆火,引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说,进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此,催生了各种参数高效微调技术,让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。 因此,…
大模型参数高效微调技术原理综述(三)-P-Tuning、P-Tuning v2 大模型参数高效微调技术原理综述(四)-Adapter Tuning及其变体 大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA 大模型参数高效微调技术原理综述(六)-MAM Adapter、UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结 另外,大模型微调实...
大模型参数高效微调技术原理综述(四)-Adapter Tuning及其变体 大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA 大模型参数高效微调技术原理综述(六)-MAM Adapter、UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结 本文为大模型参数高效微调技术综述的第一篇。 背景 目前,基于 Transformers...
大模型参数高效微调技术原理综述(三)-P-Tuning、P-Tuning v2 大模型参数高效微调技术原理综述(四)-Adapter Tuning及其变体 大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA 大模型参数高效微调技术原理综述(六)-MAM Adapter、UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结 本文为大模型参数...
大模型参数高效微调技术原理综述(六)-MAM Adapter、UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结 本文为大模型参数高效微调技术原理综述的第三篇。 P-Tuning 背景 该方法的提出主要是为了解决这样一个问题:大模型的Prompt构造方式严重影响下游任务的效果。比如:GPT-3采用人工构造的模版来做上下文学习(...
大模型参数高效微调技术原理综述(四)-Adapter Tuning及其变体 大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA 大模型参数高效微调技术原理综述(六)-MAM Adapter、UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结 本文为大模型参数高效微调技术原理综述的第五篇。 LoRA 背景 神经网络包含很多全...
一种在 Adapter、Prefix Tuning 和 LoRA 之间建立联系的统一方法。最终的模型 MAM Adapter 是用于 FFN 的并行 Adapter 和 软提示的组合。 特点: 整体上来说,最终的模型MAM Adapter效果会优于单个高效微调方法。 UniPELT 一种将不同的PELT方法LoRA、Prefix Tuning和Adapter作为子模块,并通过门控机制学习激活最适合当...
大模型参数高效微调技术原理综述(四)-Adapter Tuning及其变体 大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA 大模型参数高效微调技术原理综述(六)-MAM Adapter、UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结 本文为大模型参数高效微调技术原理综述的第二篇。 BitFit 背景 虽然对每个任务进...
大模型参数高效微调技术原理综述(四)-Adapter Tuning及其变体 大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA 大模型参数高效微调技术原理综述(六)-MAM Adapter、UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结 本文为大模型参数高效微调技术原理综述的第四篇。Adapter Tuning 最早是在2019年提...