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...
当前主流的LLM模型微调方法有prefix-tuning,p-tuning和lora等方法,其中LORA更注重对特征的解释和理解,而P-Tune更注重对模型参数的微调 官方网址: github.com/THUDM/ChatGL 本文根据官方评测结果,将选取P-Tuning v2技术,对chatGLM2-6B 模型进行微调 训练完成后的效果 微调步骤 前置条件 微调之前,你需要先参考上篇,...
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...
通过这种方式,P-Tuning可以在不改变模型结构的情况下,仅通过更新少量的提示参数,实现对模型性能的优化。P-Tuning的主要优势在于计算成本低。与传统的微调方法相比,P-Tuning只需要更新提示参数,而不是整个模型的参数,从而大大减少了计算资源和时间的消耗。此外,P-Tuning还可以通过精心设计的提示,引导模型更好地关注任务...
如采用p-tuning, 则不同部门的应用在推理时都需要调用同一个大模型的能力。 SFT全量调参,P-tuning只调1%左右参数,是否分开部署取决于调参方式; 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...
P-tuning v2 微调方法解决了 P-tuning v1 方法的缺陷,是一种参数高效的大语言模型微调方法。 P-tuning v2 微调方法仅精调 0.1% 参数量(固定 LM 参数),在各个参数规模语言模型上,均取得和 Fine-tuning 相比肩的性能,解决了 P-tuning v1 在参数量不够多的模型中微调效果很差的问题。如下图所示(横坐标表示...
Prefix-Tuning Prompt Tuning P-Tuning v1 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...
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) ...
P-tuning是一种改进的微调方法,通过引入一个参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重。这个矩阵可以学习地改变预训练模型的权重分布,使其更好地适应特定任务。P-tuning在保持良好性能的同时,减少了微调过程中对初始模型的过度依赖。 Prompt-tuning Prompt-tuning是一种新颖的微调方法,利用了近年来自然语言处理领域的prompti...
LORA、P-Tuning V2 只训练新增部分参数，显存占用低，也可一定程度上缓解大模型微调带来的知识遗忘现象。