Prefix Tuning 背景 技术原理 Prompt Tuning 背景 技术原理 结语 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,该技术值得我们进行深入分析其背后的机理,本系列...
prefix tuning依然是固定预训练参数,但除为每一个任务额外添加一个或多个embedding之外,利用多层感知编码prefix,注意多层感知机就是prefix的编码器,不再像prompt tuning继续输入LLM。 embedding = torch.nn.Embedding(num_virtual_tokens, token_dim) transform = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(token_dim, enc...
Prefix Tuning Prefix Tuning是一种在模型输入前添加特定前缀的新型微调方法。这个前缀可以是一段文本、一个词或者一个字符,它能够改变模型对输入的理解和预测方式。这种方法特别适合那些需要明确指示模型任务的任务,例如文本分类、问答等。 Prompt Tuning Prompt Tuning与Prefix Tuning类似,都是通过修改输入来引导模型的输出。
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。 核心原理:PLM(预训练模型...
本文将对大模型微调的几种方法进行介绍和比较,包括LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning。这些方法都可以有效地优化模型性能,提高模型在特定任务上的准确率。
在深度学习的应用中,模型微调(fine-tuning)是一个非常重要的过程,它是指在一个预先训练好的模型上针对特定的任务进行参数调整。常见的微调方法有:Adapter Tuning、LORA、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning、P-tuning v2,文章将分两次介绍这几种微调方法。
大模型微调的五大方法详解 🌟 大模型的微调方法有很多种,今天我们来详细介绍五种常见的方法:LoRA、Adapter、Prefix-Tuning、P-Tuning和Prompt-Tuning。 LoRA:低秩逼近法 🚀 LoRA是一种适用于大模型微调的低秩逼近方法。它通过在预训练模型的层间添加低秩矩阵来引入新参数,这些矩阵可以捕捉任务相关的信息而不会对原...
LoRA通过引入额外的线性层来减少对初始模型的过度依赖和过拟合问题;Adapter具有较低的计算成本和较好的性能,适用于小数据集;Prefix-tuning只微调预训练模型的前缀,减少了计算成本和过拟合的风险;P-tuning通过引入参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重,减少了过度依赖;Prompt-tuning利用prompting技术修改预训练模型的输入,...
Soft Prompt 通过在输入序列的头部添加可学习的向量，以实现参数高效微调。代表性方法包括 Prefix-tuning 和 Prompt Tuning。Prefix-tuning 通过在每个 Transformer 层的键、值和查询矩阵前面添加可学习的向量，实现对模型表示的微调。Prompt Tuning 仅仅在首个词向量层插入可学习向量，以进一步减少训练参数。3）Others 除...
我们的方法可以看作是对最近提出的“前缀调整”(prefix tuning)的简化,这是由 Li 和 Liang(2021)提出的,我们提供了与这种方法以及其他类似方法的比较。最后,我们展示了使用软提示调节冻结模型在域转移的鲁棒性方面带来了好处,并实现了高效的“提示集成”(prompt ensembling)。