于是,P-tuning考虑了如下形式的模版: 在这里插入图片描述 P-tuning直接使用[unused*]的token来构建模版,不关心模版的自然语言性 这里的[u1]～[u6],代表BERT词表里边的[unused1]～[unused6],也就是用未知token来构成模板。然后,我们用标注数据来求出这个模板。(未知token数目是一个超参数,放在前面还是后面也...
Adapter Tuning 背景 技术原理 AdapterFusion 背景 技术原理 AdapterDrop 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...
一、Prefix Tuning 在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template,问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感:加一个词或者少一个词,或者变动位置,都会造成很大的变化,所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的。 Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedd...
自适应Adapter Tuning则是一种根据任务需求自适应地调整Adapters的方法。通过自动选择需要微调的Adapters,可以提高模型的效率和性能。在实际应用中,Adapter Tuning已被广泛应用于各种场景,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。例如,在自然语言处理领域中,Adapter Tuning已被用于文本分类、命名实体识别、问答系统等任务。...
1⃣️Adapter Tuning - 核心理念:在保留并冻结原始模型的基础上,通过添加并训练额外的网络层,增强模型对其他任务的适应性,就像给模型装上一种“适配器”。 2⃣️Prompt-tuning - 核心理念:通过在训练数据前加入一段“提示”(Prompt)并只对其进行训练,从而在保留主模型全部参数的同时增加模型的弹性。其中,“...
P-tuning是一种结合了预训练和微调的方法,旨在提高模型的泛化能力。该方法通过使用提示(prompt)来生成训练数据,并在这些数据上进行预训练和微调。这种方法的核心思想是通过提供与任务相关的提示来引导模型学习有用的表示。P-tuning可以帮助模型更好地理解输入数据的语义信息,从而提高模型的性能。优点: 结合了预训练和...
1.2.1 Prefix Tuning 其结构如下：只优化前缀（红色前缀块），该前缀添加到每一个Transformer Block中。1.2.1.1 Prefix Tuning的特点 1. 冻结预训练语言模型的参数，为每个任务存储特定的连续可微的前缀，节省空间。2. 训练间增加MLP层以达到稳定。3. 对于不同模型构造不同的Prefix。1.2.1.2 Prefix Tuning...
动画科普大模型微调技术总结:何谓Adapter/LoRA/各种Tuning/统一范式?动画科普大模型微调技术总结:何谓Adapter/LoRA/各种Tuning/统一奶妈的摇摇车编辑于 2023年12月31日 15:02 分享至 投诉或建议评论 赞与转发0 0 1 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
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prompting技术。该方法通过修改预训练模型的输入来适应特定任务,使其在输入阶段就考虑到任务的特定需求。Prompt-tuning可以显著提高模型的性能,同时减少了对初始模型的过度依赖和过拟合的风险。
- Adapter Tuning在模型的每层或选定层之间插入小型神经网络模块，称为“适配器”，仅调整适配器的参数以适应新任务。- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同的前缀，减少微调成本并节省存储空间。- Prompt Tuning在输入数据中添加可学习的嵌入向量作为提示，引导模型生成...