一、Prompt Tuning 二、P-Tuning 三、P-Tuning v2 四、Prefix Tuning 五、Adapter 5.1 Adapter Fusion 5.2 AdapterDrop 六、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果,比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识...
目录 收起 P-Tuning P-Tuning v2 两种微调方式对比 P-Tuning 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(in context learning),但人工设计的模版的变化特别敏感,加一个词或 者少一个词, 或者变动位置都会造成比...
P-tuning与一些类似的技术相比有一些不同之处。例如,fine-tuning是一种常用的微调方法,它是在预训练模型的基础上,对模型的参数进行微调以适应特定任务的过程。与P-tuning相比,fine-tuning需要对整个模型进行微调,而P-tuning只需要对部分参数进行调整。此外,prefix-tuning技术是一种更为精细的微调方法,它通过只优化一...
然而,这些模型通常包含数以亿计的参数,使得全参数微调(Full Fine-tuning)变得既耗时又资源密集。因此,参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)技术应运而生,其中Prefix Tuning和P-Tuning v2是两种备受关注的方法。本文将详细解析这两种技术,并分享实战经验和建议。 Prefix Tuning技术解析 基本原理 Prefix ...
P-tuning v1 微调方法是将 Prompt 加入到微调过程中,只对 Prompt 部分的参数进行训练,而语言模型的参数固定不变。如下图所示: P-tuning v1 设计一个自动的生成连续 prompt 的方法来提升模型的微调效果。由上图,P-tuning v1 的模版可以用下面公式表示: ...
Prefix-tuning: Prefix-tuning是一种创新的微调方法,它通过对输入序列的前缀进行微调,来引导模型的行为。在NLP领域,这种方法取得了令人瞩目的成功。通过修改预训练模型的初始部分,Prefix-tuning使模型能够迅速适应新的任务。其计算效率高、可扩展性强的特点,使其在实际应用中备受青睐。 P-tuning: P-tuning方法通过修改...
对于客户专有需求,两种调参方式的效果差不多,但P-tuning成本显著低,因此推荐客户用P-tuning方式。 SFT的场景泛化效果更好,若A部门应用用此方式构建,可能B部门的类似需求不需要单独训练模型便可直接应用。 如采用SFT, 则每次SFT会产出一个新的模型。 数据标注格式基本都是问答对, 细节可能会变动, 但问答结构不变...
P-Tuning v2 LoRA QLoRA 冻结方法 Freeze 方法意思是,只用少部分参数训练,把模型的大部分参数冻结。 只要设置微调层的参数: # 遍历模型的所有参数和名称 for name, param in model.named_parameters(): # 指定冻结层,(layers.27, layers.26, layers.25, layers.24, layers.23)之外的所有参数 ...
微调是一种现实路径,其中P-tuning是少量参数参与微调的一种fine-tuning技术,适合低数据量及低计算资源场景的业务需求,fine-tuning一般指全量参数微调,会更改整个网络模型的参数,通常能获得更好的调优效果,同时需要更大规模的训练数据,适合有大量行业标注数据的优化场景。
训练对象与 Fine-tuning 相同,但语言模型的参数ϕ固定,仅 prefix 参数θ是可训练的参数。因此hi是可训练的Pθ的函数。 3.1.2 P-tuning v1 微调方法 P-tuning v1 微调方法是将 Prompt 加入到微调过程中,只对 Prompt 部分的参数进行训练,而语言模型的参数固定不变。如下图所示: ...