Prompt Tuning这种方法通过加入极少量可训练的参数来引导预训练模型完成新任务,然而在某些情况下,这种方式效果可能并不理想。为了增强表示能力,在Prompt Tuning的基础上,P Tuning出现了。它在模板的Embedding层之后进一步增加了线性层或者LSTM层。 这张图片显示了在template的embedding层后面,新增加了两个线性层。其他结构...
分别是Prefix-Tuning、P-Tuning v1、Parameter-Efficient Prompt Tuning、P-Tuning v2。 1. Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Generation Finetuning之前是使用大模型进行下游任务重训的方法,但由于大模型参数量过大,Finetuning需要大量的数据,以及更多的算力去更新学习参数,不够实用。在2021年提出的prefix...
CV中基于Prompt的fine-tuning 分类 Visual Prompt Tuning[8]Visual Prompt Tuning • VPT-Shallow • VPT-Deep VPT Results 持续学习 Learning to Prompt for Continue Learning[9]引入一个 prompt pool，对每个 input，从 pool 中取出与其最近的 N 个 prompts 加入 image tokens。input 和 prompts 距离的度量...
Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。 1.1 解决问题 降低语义差异(Bridge the gap between Pre-training and Fine-tuning) :预训练任务主要以Masked Language Modeling(MLM)为主,而下游任务则重新引入新的训练参数,因此两个阶段的目标通常有较大差异。因此需要解决如何缩小Pre-trainin...
一、什么是Prompt-Tuning?Prompt-Tuning,也被称为Prompting或Prompt-based Fine-tuning,是一种新型的微调方法。它通过在预训练模型中引入任务特定的指令(Prompt),使得模型能够更好地适应下游任务。这种方法旨在降低语义差异,复用预训练目标,从而提高模型的泛化能力和效果。二、如何实现Prompt-Tuning?实现Prompt-Tuning需要...
指令微调和Prompt Tuning的成功应用离不开大规模的训练数据和强大的计算资源。在实际应用中,需要根据具体任务的要求进行适当的调整和优化,以提高模型的性能。 指令微调和Prompt Tuning是两种常见的生成模型优化方法,能够提高模型在特定任务上的性能。通过引导模型生成特定类型的文本,可以让模型更好地理解任务要求,并生成符...
Prompt Tuning是一种为了解决模型重用问题而逐渐兴起的微调策略。与Fine Tuning不同,Prompt Tuning在旧任务上训练好的模型上直接进行新任务,而不需要重新训练整个模型。它通过添加一些可训练的prompt(提示)来实现这一点。 在Prompt Tuning中,预训练的模型被视为“frozen”(冻结的),即其参数不会在新任务上进行更新。
大模型高效微调Prompt Tuning论文解读 原文题目:The Power of Scale for Parameter-Effificient Prompt Tuning,规模的力量:参数高效的提示调整 摘要:在这项工作中,我们探索了“提示调整”(prompt tuning),这是一种简单但有效的机制,用于学习“软提示”(soft prompts),以调节冻结的语言模型,使其执行特定的下游任务。
本文介绍PEFT的全量微调、BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning方法,通过实例演示如何快速入门并高效微调预训练模型。PEFT方法优势包括减少计算资源需求、节省存储空间以及提高模型多样性。其中,全量微调、BitFit、Prompt Tuning与Prefix Tuning提供了不同的微调策略,旨在在保持高性能的同时,降低资源消耗,适应低资源环境和大...
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。